一种基于智能模型小数据量样本自动优化量表的方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202011275989.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113553816A | 公开（公告）日 | 2021-10-26 |
| 申请公布号 | CN113553816A | 申请公布日 | 2021-10-26 |
| 分类号 | G06F40/18（2020.01）I;G06F16/332（2019.01）I;G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈立典;李湄珍;雷彪;陈智轩;陶静;杨珊莉;薛偕华;吴劲松;姚凌翔;余滢 | 申请（专利权）人 | 厦门市和家健脑智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 厦门福贝知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈远洋 |
| 地址 | 361008福建省厦门市软件园二期观日路58号801室C单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种基于智能模型小数据量样本自动优化量表的方法及装置，该方法包括：初始化步骤，设计具有N个问题的量表，其中，每个问题的编号为QI；预处理步骤，通过客户端采集用户对所述量表的作答结果并处理为一特征向量；压缩步骤，使用多个不同的机器学习模型对所述特征向量进行处理后将所述N个问题压缩为M个问题以形成新的量表，其中，M≤N。本发明通过多个机器学习对设计的量表的题目作答情况进行分析处理，逐步删除掉对评价结果影响较小或带来噪音的问题，有效的降低量表的问题的数量，且保证每次减少问题的时尽量减少去掉该问题带来的准确率的下降，本发明的目的是为了能够降低问题的数量，但是不降低整个问卷的有效性。 |
