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龙图腾网获悉北京酷车易美网络科技有限公司申请的专利基于数据挖掘的检测师行为风险识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118470798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410669426.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于数据挖掘的检测师行为风险识别方法是由段学超设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的检测师行为风险识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据挖掘的检测师行为风险识别方法，包括：步骤S1，对检测师检测行为数据进行采集；步骤S2，将检测师行为数据整理为csv文件；步骤S3，对csv文件进行聚合分析；步骤S4，进行归一化处理；步骤S5，通过递归网络神经模型对归一化处理后特征向量的时序信号进行编码；步骤S6，将编码后的时序信号划分为训练集和测试集；步骤S7，对SVM分类器进行训练；步骤S8，对训练后的SVM分类器进行测试；步骤S9，对SVM分类器的训练达标情况进行判断；步骤S10，对递归网络模型的参数进行修正；步骤S11，将实时采集的检测师行为数据输入至检测师行为风险识别模型中。本发明提高了二手车检测效率和准确率。

本发明授权基于数据挖掘的检测师行为风险识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据挖掘的检测师行为风险识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1，对检测师检测行为数据进行采集； 步骤S2，将检测师行为数据整理为csv文件； 步骤S3，对csv文件进行聚合分析，得到特征向量； 步骤S4，对特征向量进行归一化处理； 步骤S5，构建递归神经网络模型，并通过递归网络神经模型对归一化处理后特征向量的时序信号进行编码； 步骤S6，将编码后的时序信号划分为训练集和测试集； 步骤S7，通过训练集对SVM分类器进行训练，输出训练后的SVM分类器； 步骤S8，通过测试集对训练后的SVM分类器进行测试，输出测试准确率； 步骤S9，将测试准确率与预设准确率进行比对，根据比对结果对SVM分类器的训练达标情况进行判断，并将训练达标的SVM分类器作为检测师行为风险识别模型进行输出； 步骤S10，根据参数修正系数对递归网络模型的参数进行修正，得到修正后的训练数据，并根据训练后的数据重复步骤S6‑步骤S9； 步骤S11，将实时采集的检测师行为数据输入至检测师行为风险识别模型中，并输出检测师行为风险识别结果。

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