[发明专利]基于异构特征库的业务模型训练方法及装置

权利要求书

1.一种基于异构特征库的业务模型训练方法，所述方法包括：

对不同业务场景的多个异构特征库进行融合处理，得到融合特征库；

针对任一业务场景，采集该业务场景的用户行为日志数据，读取该业务场景的样本特征配置文件；

根据所述样本特征配置文件，将所述用户行为日志数据与所述融合特征库中的特征进行关联，得到训练样本；

根据所述训练样本，训练得到业务场景对应的业务模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述融合特征库包含用户特征表和店铺特征表。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据所述样本特征配置文件，将所述用户行为日志数据与所述融合特征库中的特征进行关联，得到训练样本进一步包括：

根据所述样本特征配置文件，确定待关联用户特征和待关联店铺特征；

依据所述用户行为日志数据中的用户标识，从所述融合特征库中的用户特征表中提取符合所述用户标识的待关联用户特征；

依据所述用户行为日志数据中的店铺标识，从所述融合特征库中的店铺特征表中提取符合所述店铺标识的待关联店铺特征；

将所述用户行为日志数据与提取到的符合所述用户标识的待关联用户特征以及符合所述店铺标识的待关联店铺特征进行关联，得到训练样本。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述对不同业务场景的多个异构特征库进行融合处理，得到融合特征库进一步包括：

从多个异构特征库中提取具有相同特征名称的多个特征；

对所述多个特征的特征属性进行分析，得到特征分析结果；

根据所述特征分析结果，对所述多个特征进行融合处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述多个特征的特征属性进行分析，得到特征分析结果进一步包括：

对所述多个特征的特征名称意义、特征值类型以及特征值取值范围进行分析，得到特征分析结果。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述根据所述特征分析结果，对所述多个特征进行融合处理进一步包括：

若所述多个特征的特征名称意义不一致，则在所述多个特征的特征名称中添加区分标识；

若所述多个特征的特征名称意义一致且特征值类型不一致，或者，所述多个特征的特征名称意义一致且特征值类型为离散枚举类型，则将所述多个特征的特征值映射至同一枚举取值范围内；

若所述多个特征的特征名称意义一致且特征值类型为连续实数类型，则根据所述多个特征的特征值进行归一化和加权处理，得到计算结果，将所述计算结果确定为所述多个特征的融合后特征值。

7.一种基于异构特征库的业务模型训练装置，所述装置包括：

融合模块，适于对不同业务场景的多个异构特征库进行融合处理，得到融合特征库；

获取模块，适于针对任一业务场景，采集该业务场景的用户行为日志数据，读取该业务场景的样本特征配置文件；

关联模块，适于根据所述样本特征配置文件，将所述用户行为日志数据与所述融合特征库中的特征进行关联，得到训练样本；

训练模块，适于根据所述训练样本，训练得到业务场景对应的业务模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述融合特征库包含用户特征表和店铺特征表。

9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的基于异构特征库的业务模型训练方法对应的操作。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-6中任一项所述的基于异构特征库的业务模型训练方法对应的操作。