[发明专利]一种信用数据的处理方法及服务器有效

专利信息
申请号: 201610387187.4 申请日: 2016-06-01
公开(公告)号: CN106097043B 公开(公告)日: 2018-03-20
发明(设计)人: 郑博;陈玲;黄引刚;黎新;陈明星 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京派特恩知识产权代理有限公司11270 代理人: 张颖玲,李梅香
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 信用 数据 处理 方法 服务器
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信应用领域中的互联网技术和大数据处理技术,尤其涉及一种信用数据的处理方法及服务器。

背景技术

随着互联网技术的高速发展,终端对应的实体的信用度或信用评价已经成为了用户在生活应用中的重要组成部分,其中,上述实体用于表征待评估信用度的对象,比如,用户(个体)或用户帐号等。例如,在服务业从业个体以个人身份进入市场流通的过程中,其他消费者选择从业个体进行服务时,会参考该从业个体的信用度来确定是否委托服务给该从业个体。

现有技术中,服务器通过互联网、客户端或第三方机构获取用于评价用户个人(实体)信用的原始信用数据,通过对该原始信用数据分析出用户的信用度。例如,通过消费者在生活服务垂直网站上对从业个体的服务质量进行点评,或由机构给出基于自身评价标准的打分或认证以分析从业个体的信用度。

然而,采用现有技术进行信用数据的处理时,由于对于不同应用场景的实体而言,该实体所需的原始信用数据是不尽相同的,因此,服务器通过原始信用数据分析信用度的工作量是比较复杂的,而且,该服务器获取实体的原始信用数据的来源都是基于用户行为模式形成的数据,造成了原始信用数据的来源单一,影响根据原始信用数据评估实体的信用度的有效性。

发明内容

为解决上述技术问题,本发明实施例期望提供一种信用数据的处理方法及服务器,能够通过多渠道的反馈的具有相同特征的信用数据进行实体的信用度的统一分析,实现了实体的信用的有效评估,同时,采用简单的时间相关数据进行信用数据处理时,减小了数据处理的工作量。

本发明的技术方案是这样实现的:

本发明实施例提供的一种信用数据处理方法,包括:

获取第一实体在终端上执行操作所得到的第一时间相关数据,所述第一时间相关数据用于表征第一实体与时间信息间可信赖的关联关系;

根据所述第一时间相关数据进行特征构造,生成第一模型,所述第一模型用于评估第一实体的可信程度;

获取所述第一实体的当前用户行为,将其作为待检测的终端使用记录输入所述第一模型,得到对第一实体当前用户行为的信用评估结果。

在上述方案中,所述获取第一实体在终端上执行操作所得到的第一时间相关数据,包括:

获取所述第一实体在所述终端上执行操作所得到的原始时间相关数据;

对所述原始时间相关数据按照预设策略进行预处理,以从所述原始时间相关数据中过滤掉无效的非时间信息,得到包含有效时间信息的第一时间相关数据。

在上述方案中,所述对所述原始时间相关数据按照预设策略进行预处理,包括:

对非正常的所述原始时间相关数据进行去除处理、对相同终端在一定长度的时间段内重复次数过多的所述原始时间相关数据进行去重、或对异常的所述原始时间相关数据进行清除处理,以从所述原始时间相关数据中过滤掉无效的非时间信息,得到包含有效时间信息的所述第一时间相关数据。

在上述方案中,所述获取第一实体在终端上执行操作所得到的第一时间相关数据,包括:

指定所述终端告知用户待收集数据的允许范围;

当所述终端获取所述用户的许可后,获取所述第一实体在所述终端上执行操作得到的且在所述允许范围内的所述第一时间相关数据。

在上述方案中,所述根据所述第一时间相关数据进行特征构造,包括:

在所述第一时间相关数据中提取第一使用时间信息;

根据所述第一使用时间信息,统计在预设每个时间段中的所述允许范围内的所述第一实体的使用频繁程度和使用分布信息;

根据所述第一时间相关数据、所述第一实体的使用频繁程度和使用分布信息进行特征构造。

在上述方案中,所述根据所述第一时间相关数据进行特征构造,生成第一模型之后,所述方法还包括:

基于已有用户行为的特征和对应的已有信用结果,对所述第一模型进行修正,得到第二模型;

相应的,所述获取所述第一实体的当前用户行为,将其作为待检测的终端使用记录输入所述第一模型,得到对第一实体当前用户行为的信用评估结果,包括:

获取所述第一实体的所述当前用户行为,将其作为所述待检测的终端使用记录输入所述第二模型,得到对所述第一实体当前用户行为的所述信用评估结果。

在上述方案中,所述得到对第一实体当前用户行为的信用评估结果之后,所述方法还包括:

根据预设准则,确定与所述第一实体关联的第二实体;

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