[发明专利]多元通用模型平台建模方法、电子设备及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 201710940520.4 申请日: 2017-09-30
公开(公告)号: CN107844634B 公开(公告)日: 2021-05-25
发明(设计)人: 安欣;王建明;肖京 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 多元 通用 模型 平台 建模 方法 电子设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器及处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的多元通用模型平台建模系统,所述多元通用模型平台建模系统被所述处理器执行时实现如下步骤:

建立数据处理通用流程,接入数据通用格式,根据所述数据处理通用流程和数据通用格式,针对预先存储的用户信息建立样本库和特征库,所述数据通用格式为窄表格式,且所述样本库采用窄表格式;

所述样本库包括多元通用模型平台建模所需的用户样本信息,并且通过所述数据处理通用流程,将建模所需的用户样本信息按照所述数据通用格式输入至样本库中;及

所述特征库为符合所述数据通用格式的窄表集合,所述窄表集合存储有用户特征信息;

建立处理多元场景业务的模型算法库,提供给预设的配置文件调用;及

接收特定场景业务的建模指令,通过所述配置文件从模型算法库中调用该特定场景业务对应的模型算法,判断样本库和特征库中的数据是否符合业务需求,所述判断样本库和特征库中的数据是否符合业务需求包括:判断样本库中是否存储有符合该特定场景业务的样本,判断特征库中的特征是否符合该特定场景业务,并根据所述样本库和特征库中符合该特定场景业务的用户信息,通过该特定场景业务对应的模型算法进行建模,通过该特定场景业务对应的模型算法完成建模后,利用所述特征库中的用户特征信息进行模型训练和预测,从所述样本库中抽取符合特定特征的用户,并向抽取的用户推荐该特定场景业务,所述从所述样本库中抽取符合特定特征的用户包括:通过特征重要性分析,确定与该特定场景业务相关的特定特征,并从所述样本库中抽取具有该特定特征的用户。

2.如权利要求1所述的电子设备,其特征在于,所述数据处理通用流程包括:对数据进行标准化操作,使数据符合离线平台的使用规范;对数据进行脏数据清洗,去除数据中的空值和异常值;及将数据格式转化为离线平台所使用的特定格式。

3.一种多元通用模型平台建模方法,应用于电子设备,其特征在于,所述方法包括:

建立数据处理通用流程,接入数据通用格式,根据所述数据处理通用流程和数据通用格式,针对预先存储的用户信息建立样本库和特征库,所述数据通用格式为窄表格式,且所述样本库采用窄表格式;

所述样本库包括多元通用模型平台建模所需的用户样本信息,并且通过所述数据处理通用流程,将建模所需的用户样本信息按照所述数据通用格式输入至样本库中;及

所述特征库为符合所述数据通用格式的窄表集合,所述窄表集合存储有用户特征信息;

建立处理多元场景业务的模型算法库,提供给预设的配置文件调用;及

接收特定场景业务的建模指令,通过所述配置文件从模型算法库中调用该特定场景业务对应的模型算法,判断样本库和特征库中的数据是否符合业务需求,所述判断样本库和特征库中的数据是否符合业务需求包括:判断样本库中是否存储有符合该特定场景业务的样本,判断特征库中的特征是否符合该特定场景业务,并根据所述样本库和特征库中符合该特定场景业务的用户信息,通过该特定场景业务对应的模型算法进行建模,通过该特定场景业务对应的模型算法完成建模后,利用所述特征库中的用户特征信息进行模型训练和预测,从所述样本库中抽取符合特定特征的用户,并向抽取的用户推荐该特定场景业务,所述从所述样本库中抽取符合特定特征的用户包括:通过特征重要性分析,确定与该特定场景业务相关的特定特征,并从所述样本库中抽取具有该特定特征的用户。

4.如权利要求3所述的多元通用模型平台建模方法,其特征在于,所述数据处理通用流程包括:对数据进行标准化操作,使数据符合离线平台的使用规范;对数据进行脏数据清洗,去除数据中的空值和异常值;及将数据格式转化为离线平台所使用的特定格式。

5.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有多元通用模型平台建模系统,所述多元通用模型平台建模系统可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求3或4所述的多元通用模型平台建模方法的步骤。

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