(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210935934.9 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 浙江极氪智能科技有限公司 地址 315899 浙江省宁波市北仑区新碶街 道辽河路商务大厦1幢10 31室 申请人 浙江吉利控股集团有限公司 (72)发明人 尉佳媛　郭少林　戴嘉境　董超　 蒋枫立　刘文峰　李蕾华　刘浩　 李威　 (74)专利代理 机构 北京同立钧成知识产权代理 有限公司 1 1205 专利代理师 李阳　刘芳 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 车辆估值数据处理方法、 装置、 服务器及存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种车辆估值数据处理方法、 装 置、 服务器及存储介质， 该方法包括： 获取预设数 量的二手车明细数据； 对二手车明细数据进行预 处理， 得到处理后的二手车训练样本； 按照能源 类别将二手车训练样本进行分类， 得到各能源类 别的二手车训练样本； 针对各能源类别的二手车 训练样本， 均执行如下步骤： 根据任一能源类别 的二手车训练样本中二手车保值率的分布拟合 混合高斯模 型， 得到能源类别对应的混合高斯模 型； 将能源类别的二手车训练样 本输入混合高斯 模型进行分群， 得到多个二手车训练样本群组； 根据每个二手车训练样本群组中的二手车特征 数据以及二手车保值率训练分类模 型， 得到训练 好的分类模型。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115392353 A 2022.11.25 CN 115392353 A 1.一种车辆估值数据处 理方法， 其特 征在于， 应用于服 务器， 包括： 获取预设数量的二手车明细数据； 对所述二手车明细数据进行预处理， 得到处理后的二手车训练样本， 其中， 所述二手车 训练样本中包括 二手车特征数据以及二手车保值 率； 按照能源类别将所述 二手车训练样本进行分类， 得到各能源类别的二手车训练样本； 针对所述各能源类别的二手车训练样本， 均执 行如下步骤： 根据任一 能源类别的二手车训练样本 中二手车保值率的分布拟合混合高斯模型， 得到 所述能源类别对应的混合高斯模型； 将所述能源类别的二手车训练样本输入所述混合高斯 模型进行分群， 得到多个二手车训练样本群组； 根据每个所述二手车训练样本群组中的二 手车特征数据以及二手车保值率训练分类模型， 得到训练好的分类模型， 其中所述训练好 的分类模型， 用于响应于终端设备的估值请求以预测待估值 二手车的保值 率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述二手车训练样本群组中 的二手车特征数据以及二手车保值率训练分类模型， 得到训练好的分类模型， 其中所述训 练好的分类模型， 用于响应于终端设备的估值请求以预测待估值 二手车的保值 率， 包括： 根据预设的二手车保值率范围与二手车保值率等级的对应关系， 将每个所述二手车训 练样本群组中的所述 二手车保值 率换算为二手车保值 率等级； 根据预设编码函数将所述二手车训练样本群组中的所述二手车保值率等级换算为M位 二手车保值 率等级的二进制编码， 其中M为 正整数； 根据任一所述二手车训练样本群组中的所述二手车特征数据和每位所述二手车保值 率等级的二进制编码训练一个二分类模型， 得到M个二分类模型， 将所述M个二分类模型确 定为训练好的分类模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述 能源类别的二手车训练样本输 入所述混合高斯模型进行分群， 得到多个二手车训练样本群组， 包括： 将所述能源类别的每个二手车训练样本的二手车保值率代入所述混合高斯模型中各 个群组对应的概率计算公式中， 计算所述能源类别的每个二手车训练样本属于各个群组的 概率； 比较每个二手车训练样本属于各个群组的概率， 确定最大概率对应的群组作为每个二 手车训练样本属于的群组。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每个所述二手车训练样本群组中 的二手车特征数据以及二手车保值率训练分类模型， 得到训练好的分类模型， 其中所述训 练好的分类模型， 用于预测待估值 二手车的保值 率之后， 还 包括： 接收终端设备发送的估值请求， 其中所述估值请求携带待估值 二手车明细数据； 将待估值二手车明细数据进行预处理， 得到处理后的待估值二手车预测样本， 其中待 估值二手车预测样本包括待估值 二手车特征数据； 将所述待估值二手车预测样本输入所属能源类别对应的所述训练好的分类模型， 预测 待估值二手车的保值 率； 将待估值 二手车预测样本的保值 率返回至所述终端设备。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述将所述待估值二手车预测样本输入所 述训练好的分类模型， 预测待估值 二手车的保值 率， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115392353 A 2将待估值二手车预测样本的二手车特征数据输入各个群组 的所述训练好的分类模型， 输出预测结果； 依据预测结果， 确定所述待估值 二手车预测样本的保值 率。 6.一种车辆估值数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取 预设数量的二手车明细数据； 处理模块， 用于对所述二手车明细数据进行预处理， 得到处理后的二手车训练样本， 其 中， 所述二手车训练样本中包括 二手车特征数据以及二手车保值 率； 分类模块， 用于按照 能源类别将所述二手车训练样本进行分类， 得到各能源类别的二 手车训练样本； 训练模块， 用于针对所述各能源类别的二手车训练样本， 均执行如下步骤： 根据任一 能 源类别的二手车训练样本中二手车保值率的分布拟合混合高斯模型， 得到所述能源类别对 应的混合高斯模型； 将所述能源类别的二手车训练样本输入所述混合高斯模型进行分群， 得到多个二手车训练样本群组； 根据每个所述二手车训练样本群组中的二手车特征数据以 及二手车保值率训练分类模 型， 得到训练好的分类模型， 其中所述训练好的分类模型， 用于 响应于终端设备的估值请求以预测待估值 二手车的保值 率。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述训练模块， 包括： 第一换算单元， 用于根据预设的二手车保值率范围与二手车保值率等级的对应关系， 将每个所述二手车训练样本群组中的所述 二手车保值 率换算为二手车保值 率等级； 第二换算单元， 用于根据预设编码函数将所述二手车训练样本群组中的所述二手车保 值率等级换算 为M位二手车保值 率等级的二进制编码， 其中M为 正整数； 训练单元， 用于根据任一所述二手车训练样本群组中的所述二手车特征数据和每位二 手车保值率等级的二进制编码训练一个二分类模型， 得到M个二分类模型， 用于将所述M个 二分类模型确定为训练好的分类模型。 8.一种服 务器， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器和存 储器； 所述存储器存储计算机执 行指令； 所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令， 使得所述至少一个处理 器执行如权利要求1至 5任一项所述的车辆估值数据处 理方法。 9.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令， 当处理器执行所述计算机执行指 令时， 实现如权利要求 1至7任一项 所述的车辆估值数据处 理方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现权利要求1至 5任一项所述的车辆估值数据处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115392353 A 3