[发明专利]数据处理方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取待测用户对应的待测数据矩阵，所述待测数据矩阵包括：所述待测用户的存款金额、所述待测用户所持信用卡数量、表征所述待测用户针对信用卡的还款能力的第一数据、表征所述待测用户的流水的第二数据、所述待测用户的贷款总数目、表征所述待测用户的贷款类型的第三数据、针对所述待测用户的营销的次数、针对所述待测用户营销成功的次数中的至少一个；

将所述待测数据矩阵输入至第一稀疏矩阵模型，得到所述第一稀疏矩阵模型输出的第一预测结果；所述第一稀疏矩阵模型是利用多个第一样本数据矩阵组成的第一字典矩阵，通过字典学习算法得到所述待测数据矩阵对应的第一稀疏表示系数，并基于所述第一字典矩阵以及所述第一稀疏表示系数计算得到所述第一预测结果；一个所述第一样本数据矩阵包含的针对用户营销成功的次数为零，一个所述第一样本数据矩阵包含的针对用户被营销的次数小于或等于第一预设值；

将所述待测数据矩阵输入至第二稀疏矩阵模型，得到所述第二稀疏矩阵模型输出的第二预测结果；所述第二稀疏矩阵模型是利用多个第二样本数据矩阵组成的第二字典矩阵，通过字典学习算法得到所述待测数据矩阵对应的第二稀疏表示系数，并基于所述第二字典矩阵以及所述第二稀疏表示系数计算得到所述第二预测结果；一个所述第二样本数据矩阵包含的针对用户营销成功的次数大于零，一个所述第二样本数据矩阵包含的针对用户被营销的次数小于或等于所述第一预设值；

基于所述第一稀疏矩阵模型对应的第一权重值、所述第二稀疏矩阵模型对应的第二权重值、所述第一预测结果以及所述第二预测结果，获得最终结果；

所述第一权重值的获取方法包括：

将所述多个第一样本数据矩阵作为自变量，将所述多个第一样本数据矩阵分别对应的实际营销成功概率作为因变量，得到表征自变量对因变量影响程度的第一回归系数集合，所述第一回归系数集合包括至少一个第一回归系数；

基于所述第一回归系数集合得到所述第一权重值；

所述第二权重值的获取方法包括：

将所述多个第二样本数据矩阵作为自变量，将所述多个第二样本数据矩阵分别对应的实际营销成功概率作为因变量，得到表征自变量对因变量影响程度的第二回归系数集合，所述第二回归系数集合包括至少一个第二回归系数；

基于所述第二回归系数集合得到所述第二权重值。

2.根据权利要求1所述数据处理方法，其特征在于，还包括：

若所述最终结果大于或等于第二预设值，请求与所述待测用户建立通信连接。

3.根据权利要求1所述数据处理方法，其特征在于，还包括：

获取表征针对所述待测用户的营销成功概率的实际结果；

若所述实际结果表征针对用户营销成功的次数为零，针对用户被营销的次数小于或等于第一预设值，确定所述待测数据矩阵为所述第一样本数据矩阵，基于所述待测数据矩阵与所述实际结果调整所述第一权重值；

若所述实际结果表征针对用户营销成功的次数不为零，针对用户被营销的次数小于或等于第一预设值，确定所述待测数据矩阵为所述第二样本数据矩阵，基于所述测数据矩阵与所述实际结果调整所述第二权重值。