[发明专利]一种特征处理方法及装置

说明书

本说明书实施例提供一种特征处理方法及装置，所述方法包括：应用于部署有若干业务预测模型的终端设备，终端设备在检测到用户针对终端设备的操作行为的情况下，对操作行为进行数字化编码，得到对应的行为特征；将行为特征存储于第一特征池，若干业务预测模型配置为，利用从第一特征池读取的已编码的行为特征序列，进行对应的业务预测。

技术领域

本说明书涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种特征处理方法及装置。

背景技术

随着终端智能的基础建设越来越先进，各种用于业务预测的网络模型被逐渐部署于终端设备上，例如，电子支付的安全风险防控场景中的风控模型被逐渐部署于终端设备上，用于针对终端设备上的电子支付场景进行风险预测。

在一些场景中，用于业务预测的网络模型计算的时效性要求较高，且在终端设备上为串行计算机制，而某些用于业务预测的网络模型，例如风控模型，计算时存在对同一数据重复处理的问题，这就导致其在计算过程中比较耗时。

因此，希望有改进的方案，可以解决用于业务预测的网络模型对数据的重复处理问题，进而优化耗时问题。

发明内容

本说明书实施例提供了一种特征处理方法及装置，通过根据本说明书实施例的技术方案，解决对数据的重复处理问题，优化用于业务预测的网络模型计算过程的耗时。

在本说明书第一方面，提供一种特征处理方法，应用于终端设备，所述终端设备部署有若干业务预测模型，包括：

在检测到用户针对所述终端设备的操作行为的情况下，对所述操作行为进行数字化编码，得到对应的行为特征；

将所述行为特征存储于第一特征池，所述若干业务预测模型配置为，利用从所述第一特征池读取的已编码的行为特征序列，进行对应的业务预测。

一种可实施方式，所述对所述操作行为进行数字化编码，包括：

利用预设编码算法，对所述操作行为进行数字化编码，其中，所述预设编码算法包括如下之一：哈希取模算法、特征映射编码算法、预设特征编码算法。

一种可实施方式，所述第一特征池具有预设容量，所述预设容量用于存储预设数目的行为特征；所述预设数目不小于所述若干业务预测模型所需行为特征的最大个数。

一种可实施方式，所述将所述行为特征存储于第一特征池，包括：

判断所述第一特征池是否被占满；

若判断所述第一特征池未被占满，将所述行为特征添加到所述第一特征池；

若判断所述第一特征池被占满，则丢弃所述第一特征池最早存储的历史行为特征，并在所述第一特征池中存储所述行为特征。

一种可实施方式，所述第一特征池包括队列形式的多个存储位置；所述在所述第一特征池中存储所述行为特征，包括：

分别将第一特征池中已存储的各历史行为特征，转存至更接近队列头部的前一存储位置；

将所述行为特征存储至队列末尾的存储位置。

一种可实施方式，所述在所述第一特征池中存储所述行为特征，包括：

在所述第一特征池中存储所述行为特征及其对应的时间戳。

一种可实施方式，还包括：

将所述行为特征输入目标递归网络模型，得到其所属会话对应的会话特征，其中，所述目标递归网络模型为用于确定各会话对应的会话特征的模型；

将所述会话特征，存储于第二特征池中。

一种可实施方式，还包括：

从所述第一特征池读取所述行为特征之前的指定数目个历史行为特征；

将所述行为特征以及所述历史行为特征，输入所述若干业务预测模型中的第一业务预测模型，得到对应的第一预测结果。

一种可实施方式，还包括：