[发明专利]计算机系统中模型自适应调整方法、装置及系统

说明书

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种计算机系统中模型自适应调 整方法、装置及系统。

背景技术

目前，在各个领域的计算机系统中，越来越多的计算机系统通过部署相 应的模型来辅助进行决策，模型以其优良的预测精度和排序功能为各类型的 计算机系统提供决策依据。

然而，由于计算机系统中的模型是根据历史信息训练得到的，随着时间 的推移，样本会发生变化迁移导致模型的精度出现下降。

为了解决这种模型性能下降的问题，目前普遍使用的方法是在一段时间 之后重建模型，对变量参数进行调整，或再开发出一个全新的模型，然后在 系统中对原来的模型进行更新或替换。

无论是重建模型还是开发全新的模型，都需要很多资源投入，而且，模 型从重建到重新部署上线需要一定的时间，导致模型的更新存在着一定的滞 后性。而在一些应用领域里，由于用户行为特征变化很快,需要模型能够快速、 高效的进行调整响应，而模型重建的方法是无法达到这种要求。

发明内容

本申请的目的是，提供一种计算机系统中模型自适应调整方法、装置及 系统，能够对系统中的模型进行自适应调整，节省成本，实现快速、高效地 对用户行为特征的变化进行调整响应，保证系统模型的性能。

本申请提供了一种计算机系统中模型自适应调整方法，所述方法包括：

获取当前观测点之前第一表现期内的行为数据；

获取目标模型在第一观测点时刻输出的预测结果，所述第一观测点为所 述第一表现期的起始时间点，所述预测结果为所述目标模型预测在所述第一 表现期内发生所述预设事件的概率估计值；

利用获取的所述行为数据和预测结果进行调整函数训练，得到所述目标 模型的调整函数；

利用所述目标模型的调整函数，对所述目标模型在所述当前观测点时刻 输出的预测结果进行调整。

又一方面，本申请还提供了一种计算机系统中模型自适应调整装置，所 述装置包括：

第一获取单元，获取当前观测点之前第一表现期内的行为数据；

第二获取单元，获取目标模型在第一观测点时刻输出的预测结果，所述 第一观测点为所述第一表现期的起始时间点，所述预测结果为所述目标模型 预测在所述第一表现期内发生所述预设事件的概率估计值；

训练单元，利用所述第一获取单元获取的所述行为数据和所述第二获取 单元获取的所述预测结果进行调整函数训练，得到所述目标模型的调整函数；

调整单元，利用所述训练单元得到的所述目标模型的调整函数，对所述 目标模型在所述当前观测点时刻输出的预测结果进行调整。

又一方面，本申请还提供了一种模型自适应系统，用于对目标系统中的 目标模型进行自适应调整，所述目标系统包括数据存储模块、模型模块和决 策模块，所述目标模型为所述模型模块调用的模型，所述模型自适应系统包 括：数据获取模块、调整函数训练模块和调整模块；

所述数据获取模块，与所述目标系统的数据存储模块相连接，从所述目 标系统的数据存储模块中获取当前观测点之前第一表现期内的行为数据；以 及，获取所述目标模型在第一观测点时刻输出的预测结果，所述第一观测点 为所述第一表现期的起始时间点，所述预测结果为所述目标模型预测在所述 第一表现期内发生所述预设事件的概率估计值；

所述调整函数训练模块，利用所述数据获取模块获取的所述行为数据和 预测结果进行调整函数训练，得到所述目标模型的调整函数；

所述调整模块，与所述决策模块相连接，利用所述调整函数训练模块得 到的所述目标模型的调整函数，对所述目标模型在所述当前观测点时刻输出 的预测结果进行调整，并将调整后的预测结果输出给所述决策模块。

本申请实施例提供的计算机系统中模型自适应调整方法、装置及系统， 利用表现期内的实际行为数据与在该表现期起始时刻模型输出的预测结果进 行调整函数训练，以对系统中的模型的预测性能进行自适应调整，节省成本， 实现快速、高效地对用户行为特征的变化进行调整响应，保证系统模型的性 能。

附图说明