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申请/专利权人：佰聆数据股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种基于多模态的运检班组画像生成方法和装置，该方法包括：根据运检班组的职员信息生成所述运检班组的多维度标签；获取所述运检班组的运检设备数据，对所述运检设备数据进行数据清洗，得到所述运检设备数据的标准数据；对所述标准数据进行指标聚类，得到所述标准数据的指标数据；根据预设的指标权重算法和所述指标数据生成所述多维度标签的指标权重；利用所述指标权重和所述多维度标签构建所述运检班组的班组画像。本发明还提出一种基于多模态的运检班组画像生成装置。本发明可以提高运检班组画像生成精度。

主权项：1.一种基于多模态的运检班组画像生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取运检班组的职员信息，根据所述职员信息生成所述运检班组的多维度标签；所述根据所述职员信息生成所述运检班组的多维度标签，包括：对所述职员信息进行特征提取，得到所述职员信息的职员特征；根据预设的业务需求确定所述职员特征的职员属性，按照所述职员属性对所述职员信息进行信息分类，得到所述职员信息的层级信息；根据所述层级信息确定所述运检班组的多维度标签；获取所述运检班组的运检设备数据，对所述运检设备数据进行数据清洗，得到所述运检设备数据的标准数据；对所述标准数据进行指标聚类，得到所述标准数据的指标数据；所述对所述标准数据进行指标聚类，得到所述标准数据的指标数据，包括：S11、对所述标准数据进行样本随机化选取，得到所述标准数据的随机样本；S12、对所述标准数据进行特征随机化选取，得到所述标准数据的随机特征；S13、选取所述随机特征中的其中一个随机特征作为分裂特征，根据所述分裂特征、所述随机样本和预设的决策阈值构建特征决策树；S14、重复步骤S11-S13，直至所述特征决策树的数目等于预设的决策树数目阈值；S15、汇集所有所述特征决策树生成所述标准数据的随机森林，利用所述随机森林生成所述标准数据的指标数据；根据预设的指标权重算法和所述指标数据生成所述多维度标签的指标权重，其中，所述预设的指标权重算法为： 其中，是所述多维度标签的指标权重，是所述指标数据的判断矩阵的行总数，是所述判断矩阵的二级列标识，是所述判断矩阵的行标识，是所述判断矩阵的一级列标识，是所述判断矩阵的第行第列的矩阵元素，是所述判断矩阵的第行第列的矩阵元素；所述多维度标签用于表征运检班组的职员信息；所述指标权重用于表征运检班组的运检职员的运检能力；利用所述指标权重和所述多维度标签构建所述运检班组的班组画像。

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