[发明专利]一种用户识别方法和装置

权利要求书

1.一种用户识别方法，其特征在于，包括：

通过调用预设的数据接口，从数据仓库中获取用户数据；

基于所述用户数据，根据预设的客群分类组件确定所属客群，以匹配所属客群对应的识别模型；

调用识别模型引擎，选取数据采集时点，以获取所述用户的历史数据，进而根据所述历史数据计算得到所述用户的评分结果，将评分结果符合预设匹配条件的用户数据推送至第三方营销平台；

其中，根据预设的客群分类组件确定所属客群，包括：

根据所述用户数据，向征信数据库服务器发送数据请求，进而判断接收的处理结果是否存在第一目标属性值，若是则确定所属第一客群；若否则调用存储的第二目标属性表，判断是否存在所述用户数据，如果是则确定所属第二客群，如果否则确定所属第三客群。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过调用预设的数据接口，从数据仓库中获取用户数据之后，包括：

调用预设的筛选组件，对获取的用户数据进行过滤，以生成待识别的用户数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述用户的历史数据，包括：

根据所述识别模型，获取相应的配置信息，进而通过预设的时间窗口对不同类型的配置信息计算各窗口内相应的统计变量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

调用识别模型的评价引擎，根据预设的评价模型和稳定性验证模型对各个客群对应的识别模型进行处理；

待监控到处理结果不符合预设的目标条件时，触发模型训练程序，以对识别模型的参数进行调整。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，还包括：

基于lightGBM模型，分别对各种客群进行机器学习，以训练得到对应的识别模型，进而构建识别模型引擎。

6.一种用户识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于通过调用预设的数据接口，从数据仓库中获取用户数据；

处理模块，用于基于所述用户数据，根据预设的客群分类组件确定所属客群，以匹配所属客群对应的识别模型；调用识别模型引擎，选取数据采集时点，以获取所述用户的历史数据，进而根据所述历史数据计算得到所述用户的评分结果，将评分结果符合预设匹配条件的用户数据推送至第三方营销平台；

其中，处理模块根据预设的客群分类组件确定所属客群，包括：

根据所述用户数据，向征信数据库服务器发送数据请求，进而判断接收的处理结果是否存在第一目标属性值，若是则确定所属第一客群；若否则调用存储的第二目标属性表，判断是否存在所述用户数据，如果是则确定所属第二客群，如果否则确定所属第三客群。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，获取模块通过调用预设的数据接口，从数据仓库中获取用户数据之后，包括：

调用预设的筛选组件，对获取的用户数据进行过滤，以生成待识别的用户数据。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，处理模块获取所述用户的历史数据，包括：

根据所述识别模型，获取相应的配置信息，进而通过预设的时间窗口对不同类型的配置信息计算各窗口内相应的统计变量。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

监控模块，用于调用识别模型的评价引擎，根据预设的评价模型和稳定性验证模型对各个客群对应的识别模型进行处理；待监控到处理结果不符合预设的目标条件时，触发模型训练程序，以对识别模型的参数进行调整。

10.根据权利要求6-9任一所述的装置，其特征在于，处理模块，还用于：

基于lightGBM模型，分别对各种客群进行机器学习，以训练得到对应的识别模型，进而构建识别模型引擎。