关键技术

我们采用成熟先进的数学模型，攻克了复杂样本的自动选取和匹配、建模变量分段自动化、未决平滑样条、多维优化分析等关键技术，真正使复杂的建模过程变得快速和精准。

在建模变量分段这个需要耗费专业建模人员大量时间的问题上，iBA通过自己的一套独特的算法，提供了专业的解决方案，不但使需要大量建模经验, 不断靠人工测试和调整的建模变量分段(binning process)成为自动化, 而且iBA的建模变量分段在实践中取得了非常好的效果。

独创的未决平滑样条技术，非常成功地解决了预测模型中经常出现的过拟合（overfitting）难题，大大提高了预测模型的精确性和稳定性。

从专业建模师的视角看，iBA在变量筛选，快速生成预测模型，和对模型进行精细化调整方面，有着市场上同类软件所不具备的灵活性和专业性。

目前在文本分析领域，自动分词技术的应用比较成熟，但是，基于规则与统计的分词技术，无法准确把握句子、段落的意思，这使得很难进一步深入分析。我们在分词技术的基础上，研发了可扩展的语义分析技术，全面把握词、句、段落之间的关联及意思，为更准确、更深入的分析提供了坚实的基础。

面对网络的飞速发展，随着而来的就是词汇发展的新时代。我们通过技术研发，应用计算机的学习能力，使得系统分析紧随网络发展。

不需要人工干预的自动分类技术，有效提高非结构化信息的加工效率。文本分类是指计算机根据文本内容进行类别划分的功能。

自动聚类技术是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对海量的无类别文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为其生成主题词，为确定类目名称提供方便。可应用于自动生成舆情专题，重大新闻事件追踪等等。

元搜索引擎集成了不同性能和不同风格的搜索引擎(百度、谷歌等)。查一个元搜索引擎就相当于查多个独立搜索引擎。进行网络信息检索与收集时，元搜索可指定搜索条件，从而既提高信息采集的针对性又扩大了采集范围的广度，收到事半功倍的效果。

可监控各大搜索引擎、新闻门户、BBS、博客、留言版，并针对客户需求，定向采集特定的网站的具体模块。

网页内容智能提取技术能有效地提取网页中的有效信息，区分网页中的标题、正文等信息项，并对内容具有连续性的多个网页内容进行自动合并、网络论坛信息自动提取等。

应用拟人化的采集更新，可定时监控，也可7*24全天候监控。