[发明专利]一种基于模型的数据评测方法和系统

权利要求书

1.一种研报数据评测方法，包括以下步骤：

接收对象的对象真实数据以及数据发布者所发布的研报中的对象研报数据；

基于所述对象研报数据和所述对象真实数据来确定研报的预测可靠度，所述预测可靠度涉及预测偏离度；

基于研报的预测可靠度来汇总数据发布者对单个对象的预测可靠度；以及

基于单个对象的预测可靠度来对每一个对象的研报进行可靠度排序以便将经排序的研报推送给用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象研报数据包括标题、发布时间、发布数据发布者名称、评级、目标值、目标值达成时间。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象真实数据包括对象在研报发布时间至目标值达成时间之间每一天的真实值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定步骤进一步结合观察期、观察天数、起始值、实际达成目标值天数、与目标值或评级同趋势天数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，观察期指的是从研报发布时间至目标值达成时间之间的时间段，观察天数指的是从研报发布时间至目标值达成时间之间的天数，所述起始值指的是研报发布当天对象的真实值，所述实际达成目标值天数指的是在研报发布后真实值达到目标值时所花费的天数，与目标值或评级同趋势天数指的是观察期内真实值高于起始值的天数或者观察期内真实值低于起始值的天数，预测偏离度指的是目标值相对起始值的变化率并基于目标值和起始值来确定。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定步骤进一步包括当观察期内真实值达到了目标值时，基于预测偏离度、观察灌输以及实际达成目标值天数来确定预测可靠度。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定步骤进一步包括当观察期内真实值未达到目标值时，基于与目标值或评级同趋势天数和观察天数来确定预测可靠度。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汇总步骤进一步包括从所有数据发布者对所有对象发布的所有研报的预测可靠度评分数据中筛选出每一家数据发布者对单个对象的所有研报。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汇总步骤还结合研报新鲜度，所述研报新鲜度指的是研报发布时间距离当前时间的远近并基于研报发布距离当前天数来确定。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述汇总步骤进一步包括基于所有对象的研报的预测可靠度以及研报新鲜度来计算每家数据发布者对所有单个对象的预测可靠度。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述排序步骤还结合用户感兴趣的对象的研报数据，所述研报数据来自不止一家数据发布者。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述排序步骤进一步包括向用户呈现预测可靠度最高的数据发布者研报。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于：

预测可靠度越高的数据发布者所撰写的研报排序越靠前；以及

如果有一家数据发布者在不同的时间针对一个对象撰写了多份研报，则发布时间越近的研报排序越靠前。