СПОСОБЫ И СЕРВЕРЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАВИСЯЩИХ ОТ МЕТРИКИ ПОРОГОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СО МНОЖЕСТВОМ ВЛОЖЕННЫХ МЕТРИК ДЛЯ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ЦИФРОВОГО ОБЪЕКТА

1. Способ определения целевого сочетания зависящих от метрики порогов для использования со множеством вложенных метрик при выполнении бинарной классификации на первый класс или второй класс цифрового объекта, связанного с прошлыми событиями объекта, указание на которые хранится в хранилище данных, выполняемый сервером, способным обращаться к хранилищу данных, и включающий в себя:
получение сервером множества зависящих от объекта проверочных наборов данных, каждый из которых содержит указание на множество прошлых событий объекта, связанных с проверочным объектом, и на контрольный класс проверочного объекта, представляющий собой первый класс или второй класс;
применение сервером множества вложенных метрик в отношении множества зависящих от объекта проверочных наборов данных и формирование таким образом множества прогнозов, каждый из которых указывает на вероятность принадлежности проверочного объекта к первому классу или ко второму классу;
во время первой итерации:
сравнение сервером множества прогнозов с соответствующими порогами из первого сочетания зависящих от метрики порогов для определения прогнозируемых классов проверочных объектов для первой итерации;
формирование сервером первых параметров точности и первых параметров полноты для множества вложенных метрик для первой итерации путем сравнения контрольных классов с соответствующими прогнозируемыми классами проверочных объектов для первой итерации;
во время второй итерации:
корректировку сервером порога из первого сочетания зависящих от метрики порогов и формирование таким образом второго сочетания зависящих от метрики порогов;
сравнение сервером множества прогнозов с соответствующими порогами из второго сочетания зависящих от метрики порогов для определения прогнозируемых классов проверочных объектов для второй итерации;
формирование сервером вторых параметров точности и вторых параметров полноты для множества вложенных метрик для второй итерации путем сравнения контрольных классов с соответствующими прогнозируемыми классами проверочных объектов для второй итерации; и
выбор сервером первого сочетания зависящих от метрики порогов или второго сочетания зависящих от метрики порогов в качестве целевого сочетания зависящих от метрики порогов путем сравнения (а) первых параметров точности и вторых параметров точности с порогом точности и/или (б) первых параметров полноты и вторых параметров полноты с порогом полноты, при этом целевое сочетание зависящих от метрики порогов подлежит использованию со множеством вложенных метрик в режиме использования для выполнения такой бинарной классификации цифрового объекта, что если прогноз этапа использования по меньшей мере одной метрики из множества вложенных метрик для цифрового объекта превышает соответствующий порог из целевого сочетания зависящих от метрики порогов, то определяется принадлежность цифрового объекта к первому классу.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он дополнительно включает в себя:
выполнение сервером множества итераций до тех пор, пока (а) параметры точности для итерации не окажутся больше порога точности и/или (б) параметры полноты для итерации не окажутся больше порога полноты; и
выбор сервером сочетания зависящих от метрики порогов из итерации в качестве целевого сочетания зависящих от метрики порогов.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в режиме использования он дополнительно включает в себя:
получение сервером зависящего от объекта набора данных, содержащего указание на множество прошлых событий объекта, связанных с объектом;
применение сервером множества вложенных метрик в отношении зависящего от объекта набора данных и формирование таким образом одного или нескольких прогнозов, указывающих на вероятность принадлежности объекта к первому классу или ко второму классу;
сравнение сервером одного или нескольких прогнозов с соответствующими порогами из целевого сочетания зависящих от метрики порогов;
определение сервером принадлежности объекта к первому классу, если по меньшей мере один прогноз превышает соответствующий порог из целевого сочетания зависящих от метрики порогов; и
определение сервером принадлежности объекта ко второму классу, если отсутствует прогноз, превышающий соответствующий порог из целевого сочетания зависящих от метрики порогов.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что первая метрика из множества вложенных метрик основана на событиях объекта первого вида, а вторая метрика из множества вложенных метрик основана на событиях объекта второго вида, при этом события объекта второго вида происходят, только если произошли события объекта первого вида.
5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что события объекта второго вида представляют собой подмножество событий объекта первого вида.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что целевое сочетание зависящих от метрики порогов выбирается одновременно для множества вложенных метрик во время одной итерации.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что объект представляет собой сообщение электронной почты, при этом первый класс соответствует спаму, а второй класс соответствует отсутствию спама.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что объект представляет собой пользователя платформы электронной торговли, при этом первый класс соответствует мошенничеству, а второй класс соответствует отсутствию мошенничества.
9. Способ по п. 1, отличающийся тем, что объект представляет собой документ, при этом первый класс соответствует релевантности, а второй класс соответствует нерелевантности.
10. Сервер для определения целевого сочетания зависящих от метрики порогов для использования со множеством вложенных метрик при выполнении бинарной классификации на первый класс или второй класс цифрового объекта, связанного с прошлыми событиями объекта, указание на которые хранится в хранилище данных, выполненный с возможностью обращения к хранилищу данных и выполненный с возможностью:
получения множества зависящих от объекта проверочных наборов данных, каждый из которых содержит указание на множество прошлых событий объекта, связанных с проверочным объектом, и контрольный класс проверочного объекта, представляющий собой первый класс или второй класс;
применения множества вложенных метрик в отношении множества зависящих от объекта проверочных наборов данных и формирования таким образом множества прогнозов, каждый из которых указывает на вероятность принадлежности проверочного объекта к первому классу или ко второму классу;
во время первой итерации:
сравнения множества прогнозов с соответствующими порогами из первого сочетания зависящих от метрики порогов для определения прогнозируемых классов проверочных объектов для первой итерации;
формирования первых параметров точности и первых параметров полноты для множества вложенных метрик для первой итерации путем сравнения контрольных классов с соответствующими прогнозируемыми классами проверочных объектов для первой итерации;
во время второй итерации:
корректировки порога из первого сочетания зависящих от метрики порогов и формирования таким образом второго сочетания зависящих от метрики порогов;
сравнения множества прогнозов с соответствующими порогами из второго сочетания зависящих от метрики порогов для определения прогнозируемых классов проверочных объектов для второй итерации;
формирования вторых параметров точности и вторых параметров полноты для множества вложенных метрик для второй итерации путем сравнения контрольных классов с прогнозируемыми классами проверочных объектов для второй итерации; и
выбора первого сочетания зависящих от метрики порогов или второго сочетания зависящих от метрики порогов в качестве целевого сочетания зависящих от метрики порогов путем сравнения (а) первых параметров точности и вторых параметров точности с порогом точности и/или (б) первых параметров полноты и вторых параметров полноты с порогом полноты, при этом целевое сочетание зависящих от метрики порогов подлежит использованию со множеством вложенных метрик в режиме использования для выполнения такой бинарной классификации цифрового объекта, что если прогноз этапа использования по меньшей мере одной метрики из множества вложенных метрик для цифрового объекта превышает соответствующий порог из целевого сочетания зависящих от метрики порогов, то определяется принадлежность цифрового объекта к первому классу.
11. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что он дополнительно выполнен с возможностью:
выполнения множества итераций до тех пор, пока (а) параметры точности для итерации не окажутся больше порога точности и/или (б) параметры полноты для итерации не окажутся больше порога полноты; и
выбора сочетания зависящих от метрики порогов из этой итерации в качестве целевого сочетания зависящих от метрики порогов.
12. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что в режиме использования он дополнительно выполнен с возможностью:
получения зависящего от объекта набора данных, содержащего указание на множество прошлых событий объекта, связанных с объектом;
применения множества вложенных метрик в отношении зависящего от объекта набора данных и формирования таким образом одного или нескольких прогнозов, указывающих на вероятность принадлежности объекта к первому классу или ко второму классу;
сравнения одного или нескольких прогнозов с соответствующими порогами из целевого сочетания зависящих от метрики порогов;
определения принадлежности объекта к первому классу, если по меньшей мере один прогноз превышает соответствующий порог из целевого сочетания зависящих от метрики порогов; и
определения принадлежности объекта ко второму классу, если отсутствует прогноз, превышающий соответствующий порог из целевого сочетания зависящих от метрики порогов.
13. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что первая метрика из множества вложенных метрик основана на событиях объекта первого вида, а вторая метрика из множества вложенных метрик основана на событиях объекта второго вида, при этом события объекта второго вида происходят, только если произошли события объекта первого вида.
14. Сервер по п. 13, отличающийся тем, что события объекта второго вида представляют собой подмножество событий объекта первого вида.
15. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что целевое сочетание зависящих от метрики порогов выбирается одновременно для множества вложенных метрик во время одной итерации.
16. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что объект представляет собой сообщение электронной почты, при этом первый класс соответствует спаму, а второй класс соответствует отсутствию спама.
17. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что объект представляет собой пользователя платформы электронной торговли, при этом первый класс соответствует мошенничеству, а второй класс соответствует отсутствию мошенничества.
18. Сервер по п. 10, отличающийся тем, что объект представляет собой документ, при этом первый класс соответствует релевантности, а второй класс соответствует нерелевантности.