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薪资预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
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本申请涉及数据分析领域，具体公开了一种薪资预测方法、装置、设备及存储介质，该方法的具体步骤包括：获取与目标岗位对应的用户的简历信息；对所述简历信息进行特征提取，得到所述目标岗位所对应的岗位特征数据；根据所述岗位特征数据生成时间序列数据；对所述时间序列数据进行平稳化处理，得到平稳时间序列数据；将所述平稳时间序列数据输入至预先训练好的神经网络模型中进行预测，得到所述用户的薪资预测结果。基于该方法，能够实现智能化的岗位薪酬预测，能够免除繁琐调查步骤，减少时间成本和人力成本。
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本申请公开了一种预测方法及装置、设备、存储介质；其中，所述方法包括：获取第一样本数据，所述第一样本数据包括存储装置在第一时间段的采样时刻的第一参数值；从所述各个采样时刻的第一参数值中查找出第一目标极值，所述第一目标极值的采样时刻与特定采样时刻之间的时间间隔大于第一阈值，所述特定采样时刻属于所述第一时间段；基于所述第一目标极值的采样时刻至所述特定采样时刻之间的所述第一参数值，预测所述存储装置在第二时间段的采样时刻的第二参数值。
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本申请涉及一种风险预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：从业务数据中获取多个实体及多个实体之间的关联关系；业务数据用于表征在不同业务类型下所产生的数据；根据多个实体及多个实体之间的关联关系，构建实体关系图谱；根据实体关系图谱计算实体的目标风险量化值，基于实体的目标风险量化值对实体进行风险预测，生成风险预测结果。本申请提供的技术方案可以提高风险识别的准确度。
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本公开实施例公开了一种在线预测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括:基于同一目标训练参数，利用预定特征集联合训练导师模型和学生模型，获得训练后的所述学生模型；其中，所述导师模型用于数据粗排；所述学生模型用于数据精排；基于所述导师模型获得的预定参数信息通过蒸馏迁移的方式应用于所述学生模型；基于训练后的所述学生模型，进行预定任务的在线预测。相较于基于不同的目标训练参数单独训练用于粗排的导师模型和单独训练用于精排的学生模型，本公开实施例技术方案能够减少粗排和精排的精度不匹配的情况，整体提升模型的预测精度，且
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风险预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能技术，揭露一种风险预测方法，包括：基于从多源信息集中提取的风险感知因子集构建时序知识图谱，对时序知识图谱进行隐含关系补充和因果关系补充，得到标准知识图谱和事理图谱；利用强化学习算法构建的风险预测模型预测得到目标风险实体；对标准知识图谱进行关系量化和程度量化，得到依存紧密度和事件危害程度，基于事理图谱、依存紧密度和事件危害程度并结合图神经网络和半监督方法训练得到宏观预测模型，利用宏观预测模型预测出目标风险实体对应的风险行业。此外，本发明还涉及区块链技术，事理图谱可存储于区块链的节点。本发明
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