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龍圖騰網恭喜中國工商銀行股份有限公司申請的專利資源獲取影響因素的權重分析方法、裝置、設備和介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114626747B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210331078.6，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權資源獲取影響因素的權重分析方法、裝置、設備和介質是由汪志藝;王偉權;楊俊勉;夏菁設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本資源獲取影響因素的權重分析方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了：本申請涉及大數據領域，可用于金融領域，提供了一種資源獲取影響因素的權重分析方法、裝置、設備、介質和程序產品。本申請能夠提高資源獲取影響因素分析結果的準確性。該方法包括：獲取來自多個對象在多個資源獲取影響因素下對應的數據，作為自變量數據；基于自變量數據得到與多個影響因素評估維度下對應的數據，作為因變量數據；根據自變量數據及因變量數據建立多元回歸分析方程；根據多元回歸分析方程利用逐步回歸法及回歸模型篩選出通過顯著性檢驗的資源獲取影響因素組合；利用主成分回歸分析法得到資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素的權重；基于各個資源獲取影響因素的權重得到資源獲取影響因素的權重分析結果。

本發明授權資源獲取影響因素的權重分析方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種資源獲取影響因素的權重分析方法，其特征在于，所述方法包括：獲取來自多個預設對象在多個預設資源獲取影響因素下對應的數據，作為自變量數據；基于所述自變量數據得到與多個預設影響因素評估維度下對應的數據，作為因變量數據；多個所述預設影響因素評估維度由所述自變量數據中的單個或多個自變量通過多種計算方式得出；所述多種計算方式包括將多個所述自變量相加和將多個所述自變量相加并平均；根據所述自變量數據及因變量數據，建立多元回歸分析方程；根據所述多元回歸分析方程，利用逐步回歸法及回歸模型，篩選出通過顯著性檢驗的資源獲取影響因素組合，包括：判斷所述多元回歸分析方程建立的回歸模型中是否存在明顯不顯著的自變量；若存在，則運用逐步回歸法，剔除存在明顯不顯著的自變量，并基于剩余的自變量再次建立多元回歸分析方程，然后針對該方程的回歸模型篩選出的自變量集合進行顯著性檢驗，所述顯著性檢驗通過則代表該方程的回歸模型中不存在明顯不顯著的自變量，所述顯著性檢驗不通過則代表該方程的回歸模型中仍然存在明顯不顯著的自變量；若不存在，則將所述多元回歸分析方程建立的回歸模型中當前對應的自變量集合作為所述通過顯著性檢驗的資源獲取影響因素組合；利用主成分回歸分析法，得到所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素的權重，包括：將所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素對應的數據進行標準化，并利用主成分回歸分析法得到各個主成分的方差貢獻率；將所述各個主成分的方差貢獻率依次累加，得到不同數量的主成分對解釋所述資源獲取影響因素組合的解釋率；根據預設閾值選取相應數量的主成分，并基于所選主成分，利用主成分回歸分析法，獲取所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在所述所選主成分中對應的成分矩陣及所選主成分的特征根；根據所述對應的成分矩陣及所選主成分的特征根，得到所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在所選主成分線性組合中的系數；根據所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在所選主成分線性組合中的系數，得到所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在綜合得分模型中的系數；根據所述資源獲取影響因素組合中各個資源獲取影響因素在綜合得分模型中的系數及該系數的總和，得到所述資源獲取影響因素組合之中各個資源獲取影響因素的權重；基于所述各個資源獲取影響因素的權重，得到所述資源獲取影響因素的權重分析結果。

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