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一种基于改进朴素贝叶斯的个人收入分类方法

📄 申请号：CN201710323947.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-05-10

公开号

CN107169515A

公开日

2017-09-15

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06Q40_00 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器学习数据挖掘

应用场景

个人信用评估, 金融风控, 用户画像, 收入预测, 数据挖掘分析

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摘要

本发明提出一种基于改进朴素贝叶斯的个人收入分类方法。该方法首先提出了基于连续型数据的类条件概率估计方法，用以确定各类的先验概率和类条件概率。其次，在分割后的数据集中引入拉普拉斯校准，避免0点影响过大的问题。再次，提出一种基于Apriori算法的改进关联规则算法，这种方法可以根据训练集的分类结果来衡量两个属性之间的密切关系。最后，引入属性加权的概念，从而解决朴素贝叶斯算法所有属性对结果影响相同的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：34 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

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