摘要
本申请公开一种决策推荐方法、装置、计算机设备及存储介质,属于人工智能技术领域,应用于车险风控决策场景。本申请通过构建联邦学习数据中枢,实现了对多源异构数据的实时融合与动态特征对齐,破解了传统数据孤岛和分散存储的瓶颈。利用预训练的动态深度学习模型,系统引入时空注意力机制和增量更新引擎,有效捕捉传感器数据和业务事件的时空关联,实现了跨场景的泛化能力提升和快速响应市场波动。可解释性决策网络则将复杂模型输出拆解为清晰的特征贡献度,配合关键影响因素提取和自然语言决策修正,极大提升了决策的透明度和业务人员的理解效率。基于强化学习相结合的实时推荐系统,保障了异常预警的时效性和决策执行的精准性。
技术关键词
交互特征
决策
推荐方法
深度学习模型
多源异构系统
动态
数据流特征
计算机可读指令
报告
分布式架构
生成特征
实时推荐系统
时空注意力机制
计算机设备
自然语言模型
关联分析方法
数据融合技术
滑动时间窗口
系统为您推荐了相关专利信息
物联网燃气表
像素点
智能监测方法
智能监测系统
图割算法
决策系统
交通信号灯
注意力机制
自动驾驶决策方法
PID控制器
照明节能控制方法
轨道车辆
深度Q网络
强化学习算法
加速度
卫星终端
电源管理策略
系统运行参数
管理方法
多模式
星座设计方法
深度强化学习算法
遗传算法
多智能体强化学习
动作策略