【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据匹配，尤其是涉及一种基于线性回归模型的匹配度风险预测方法以及装置。
技术介绍
1、目前，报销系统平台是一个以用户单据报销为核心业务的软件运营服务是(software as a service，saas)平台，客户在本平台进行在线报销时，需要提交报销单对应的发票数据。员工利用该报销系统平台提交报销单后，报销单和发票是否匹配是财务管理中的重要环节。但是，现有技术中的人工审核不仅效率低下，而且容易出现错报、漏报等问题，使报销系统平台中报销流程的数据处理效率较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于线性回归模型的匹配度风险预测方法以及装置，以缓解报销系统平台中报销流程的数据处理效率较低的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于线性回归模型的匹配度风险预测方法，所述方法包括：
3、获取报销单数据样本和发票数据样本；
4、对所述报销单数据样本和所述发票数据样本进行特征提取，得到并构建报销单及发票特征向量；
5、基...
【技术保护点】
1.一种基于线性回归模型的匹配度风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取报销单数据样本和发票数据样本的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述报销单数据样本和所述发票数据样本进行特征提取，得到并构建报销单及发票特征向量的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述报销单及发票特征向量利用线性回归模型对初始匹配度风险预测模型进行训练，得到并建立训练后的匹配度风险预测模型的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于线性回归模型的匹配度风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取报销单数据样本和发票数据样本的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述报销单数据样本和所述发票数据样本进行特征提取，得到并构建报销单及发票特征向量的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述报销单及发票特征向量利用线性回归模型对初始匹配度风险预测模型进行训练，得到并建立训练后的匹配度风险预测模型的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线性回归模型为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待预测报销单数据和待预测发票数据输入至所述训练后的匹配度风险预测模型，以通过所述训练后的匹配度风险预测模型对所述待预测报销单数据和所述待预测发票数据进...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖建伟，柴晓男，
申请(专利权)人：北京合思信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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