[发明专利]训练风险模型的数据处理方法和装置

权利要求书

1.一种训练风险模型的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取开发人员的需求数据，其中，所述需求数据为在风险模型的开发过程中产生的需求数据；

对所述需求数据进行预处理，获得所述需求数据对应的训练特征数据；

基于所述训练特征数据，对预设风险模型进行训练，获得标准风险模型。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对所述需求数据进行预处理，获得所述需求数据对应的训练特征数据，包括：

对所述需求数据进行识别，获取所述需求数据对应的训练业务数据；

在预设特征数据库中，匹配与所述训练业务数据对应的特征数据，所述预设特征数据库中存储有所述训练业务数据与所述特征数据的映射关系。

3.根据权利要求1或权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，对所述需求数据进行预处理，获得所述需求数据对应的训练特征数据，包括：

对所述需求数据进行识别，获取所述需求数据对应的特征筛选规则；

基于所述特征筛选规则，对所述特征数据进行处理，获得所述训练特征数据，其中，所述训练特征数据为符合所述特征筛选规则的特征数据。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述训练特征数据，对预设风险模型进行训练，获得标准风险模型，包括：

基于预设特征关联规则，对所述训练特征数据进行处理，获取构造特征数据，其中，所述构造特征数据包括所述训练特征数据与所述训练特征数据的关联特征数据；

基于预设风险模型，对所述构造特征数据进行处理，获得所述训练结果数据。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，还包括：

基于所述需求数据对应所述预设风险模型进行校验迭代，获得标准风险模型，包括：

若所述训练结果数据满足预设条件，获得所述标准风险模型；

若所述训练结果数据不满足预设条件，所述预设风险模型继续进行校验迭代，直至满足预设条件，获得所述标准风险模型。

6.一种训练风险模型的数据处理装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取开发人员的需求数据，其中，所述需求数据为在风险模型的开发过程中产生的需求数据；

预处理模块，用于对所述需求数据进行预处理，获得所述需求数据对应的训练特征数据；

训练模块，基于所述训练特征数据，对预设风险模型进行训练，获得标准风险模型。

7.根据权利要求1所述的数据处理装置，其特征在于，预处理模块，包括：

特征数据获取模块，用于对所述需求数据进行识别，获取所述需求数据对应的训练业务数据；

在预设特征数据库中，匹配与所述训练业务数据对应的特征数据，所述预设特征数据库中存储有所述训练业务数据与所述特征数据的映射关系。

8.根据权利要求1或权利要求2所述的数据处理装置，其特征在于，预处理模块，包括：

特征数据筛选模块，用于对所述需求数据进行识别，获取所述需求数据对应的特征筛选规则；

基于所述特征筛选规则，对所述特征数据进行处理，获得所述训练特征数据，其中，所述训练特征数据为符合所述特征筛选规则的特征数据。

9.根据权利要求1所述的数据处理装置，其特征在于，训练模块，基于所述训练特征数据，对预设风险模型进行训练，获得标准风险模型，包括：

基于预设特征关联规则，对所述训练特征数据进行处理，获取构造特征数据，其中，所述构造特征数据包括所述训练特征数据与所述训练特征数据的关联特征数据；

基于预设风险模型，对所述构造特征数据进行处理，获得所述训练结果数据。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述训练风险模型的数据处理方法的步骤。