[发明专利]基于大数据的特征处理方法、装置和计算机设备有效

专利信息
申请号: 201810301167.X 申请日: 2018-04-04
公开(公告)号: CN110210506B 公开(公告)日: 2023-10-20
发明(设计)人: 卢欣 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F18/213 分类号: G06F18/213;G06F18/243
代理公司: 华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 何平;邓云鹏
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: 基于 数据 特征 处理 方法 装置 计算机 设备
【说明书】:

本申请涉及一种基于大数据的特征处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质,所述方法包括:获取待处理的特征集和特征集中各特征的特征属性;接收对特征集进行处理的处理指令;根据处理指令获取与特征集中的各特征匹配的特征配置信息;根据各特征的特征属性和特征配置信息分别对各特征进行处理。本申请提供的方案能够根据特征与特征配置信息之间的对应关系灵活选择对应的处理模式,从而实现通过一个算法提供不同处理方式,提高了特征处理的灵活性。并且,基于该特征处理方法无需人工进行算法的选择与切换,进一步提高了特征处理的效率。

技术领域

本申请涉及特征工程技术领域,特别是涉及一种基于大数据的特征处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

随着移动互联网和O2O模式的迅猛发展,网络信息数据大幅增加,如何利用这些庞大而杂乱的信息数据,从中挖据出有价值的信息成为了热点研究内容,特征工程也发挥着越来越重要的作用。而为应对大量数据的处理需求,各种大数据处理平台应运而生。

基于现有大数据处理平台进行特征处理时,单独特征处理算法仅能基于该算法唯一确定的功能对特征进行处理,当待处理的特征集包括需要进行不同处理的特征时,则需要人工选择对应的特征处理算法后,再执行不同的特征处理算法。比如,当特征集中既包括需要归一化处理的特征又包括需要标准化的特征时,在进行特征集预处理时,则需要利用归一化和标准化两个单独的算法才能完成。也即,基于大数据的现有特征处理方法存在处理灵活性低的问题。

发明内容

基于此,有必要针对基于大数据的现有特征处理方法存在处理灵活性低的技术问题,提供一种基于大数据的特征处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

一种基于大数据的特征处理方法,所述方法包括:

获取待处理的特征集和所述特征集中各特征的特征属性;

接收对所述特征集进行处理的处理指令;

根据所述处理指令获取与所述特征集中的各特征匹配的特征配置信息;

根据各所述特征的特征属性和所述特征配置信息分别对各所述特征进行处理。

一种基于大数据的特征处理装置,所述装置包括:

特征获取模块,用于获取待处理的特征集和所述特征集中各特征的特征属性;

接收模块,用于接收对所述特征集进行处理的处理指令;

配置信息获取模块,用于根据所述处理指令获取与所述特征集中的各特征匹配的特征配置信息;

特征处理模块,用于根据各所述特征的特征属性和所述特征配置信息分别对各所述特征进行处理。

一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行以下步骤:

获取待处理的特征集和所述特征集中各特征的特征属性;

接收对所述特征集进行处理的处理指令;

根据所述处理指令获取与所述特征集中的各特征匹配的特征配置信息;

根据各所述特征的特征属性和所述特征配置信息分别对各所述特征进行处理。

一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行以下步:

获取待处理的特征集和所述特征集中各特征的特征属性;

接收对所述特征集进行处理的处理指令;

根据所述处理指令获取与所述特征集中的各特征匹配的特征配置信息;

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