[发明专利]政策模拟分析的优化方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种政策模拟分析的优化方法，其特征在于，包括：

获取各用户的基本信息和政策规则信息；

基于所述基本信息和所述政策规则信息，对所述各用户进行特征筛选，得到所述各用户的用户特征；

以所述各用户的用户特征为分类条件，对所述各用户进行分类，生成至少一个分类集群，所述分类集群包括符合同一政策的用户；

按照所述分类集群的群体特征，执行批量用户的政策模拟分析；

所述以所述各用户的用户特征为分类条件，对所述各用户进行分类，生成至少一个分类集群，具体包括：

将用户特征进行特征组合，并以组合得到的目标特征为分类条件，对所述各用户进行分类，生成至少一个待确定分类集群；

根据所述待确定分类集群进行政策模拟测试，并判断政策模拟的测试结果是否优于原测试结果，所述原测试结果是以所述用户特征为分类条件生成得到的分类集群进行政策模拟测试得到的；

若确定测试结果优于所述原测试结果，则将所述待确定分类集群作为生成得到的分类集群。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基本信息和所述政策规则信息，对所述各用户进行特征筛选，得到所述各用户的用户特征，具体包括：

将所述基本信息和所述政策规则信息作为所述各用户的第一特征进行特征分析，以获得所述第一特征中的各子特征的特征类型；

根据所述特征类型，对所述第一特征中的各子特征分别进行预处理，得到第二特征；

依据数据流处理形式，对所述第二特征进行特征提取，得到所述各用户的用户特征，其中，所述数据流处理形式包括实时数据流处理、或历史批量数据流处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征类型，对所述第一特征中的各子特征分别进行预处理，得到第二特征，具体包括：

对无量纲化特征类型的子特征作标准化和/或归一化处理；和/或，

对定量特征类型的子特征作二值化处理；和/或，

对定性特征类型的子特征作哑编码处理。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据实时数据流的处理形式，对所述第二特征进行特征提取，得到所述各用户的用户特征，具体包括：

根据所述第二特征中各子特征之间的皮尔森相关系数，对所述第二特征中的内容重复特征进行过滤；

按照过滤后所述第二特征中各子特征对应的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，对过滤后的所述第二特征中的各子特征进行第一评分；

获取第一评分符合预设寻优条件的子特征，以生成所述各用户的用户特征。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，依据历史批量数据流的处理形式，对所述第二特征进行特征提取，得到所述各用户的用户特征，具体包括：

将所述第二特征输入到梯度提升树GBDT模型中，以便确定与所述第二特征中子特征各自对应相似样本特征的第二评分；

获取第二评分大于预设阈值的子特征，以生成所述各用户的用户特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述分类集群的群体特征，执行批量用户的政策模拟分析，具体包括：

按照不同群体特征的所述分类集群，将政策模拟分析任务分解成至少一子任务，并分配给多个计算节点进行处理，其中，每个子任务各自对应一个计算节点。

7.一种政策模拟分析的优化装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取各用户的基本信息和政策规则信息；

筛选模块，用于基于所述基本信息和所述政策规则信息，对所述各用户进行特征筛选，得到所述各用户的用户特征；

划分模块，用于以所述各用户的用户特征为分类条件，对所述各用户进行分类，生成至少一个分类集群；

分析模块，用于按照所述分类集群的群体特征，执行批量用户的政策模拟分析。

8.一种非易失性可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的政策模拟分析的优化方法。

9.一种计算机设备，包括非易失性可读存储介质、处理器及存储在非易失性可读存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6中任一项所述的政策模拟分析的优化方法。