[发明专利]基于评分模型的指标数据评估方法和装置、介质、设备

说明书

本公开实施例公开了一种基于评分模型的指标数据评估方法和装置、存储介质、电子设备，其中，方法包括：获得第一经纪人对应的至少一种指标数据；根据所述至少一种指标数据中每种所述指标数据对应的数据类型，确定对应的评分模型；其中，每种所述数据类型对应至少一个评分模型；利用衰减函数对设定时间段内的所述每种指标数据按照时间进行加权累计，得到所述设定时间段内的累计指标数据；基于所述至少一个评分模型对所述至少一种累计指标数据进行评分处理，为每种所述指标数据确定对应的指标分数；基于所述至少一个指标分数，确定所述第一经纪人的综合评分；本实施例实现了自动获得经纪人的综合评分，避免了人为评价导致的问题。

技术领域

本公开涉及一种基于评分模型的指标数据评估方法和装置、介质、设备。

背景技术

目前，在对房产经纪人进行评价考核时多数还是依赖于客户反馈的评价数据或管理人员对所管辖的经纪人的评价数据。但是，如果要求客户自主地对经纪人进行评价，那么很多客户都懒得参与评价，除非客户对经纪人非常满意或者有不满意，这样就严重导致评价数据不足，从而难以对经纪人进行准确地评价。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种基于评分模型的指标数据评估方法和装置、介质、设备。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于评分模型的指标数据评估方法，包括：

获得第一经纪人对应的至少一种指标数据；

根据所述至少一种指标数据中每种所述指标数据对应的数据类型，确定对应的评分模型；其中，每种所述数据类型对应至少一个评分模型；

利用衰减函数对设定时间段内的所述每种指标数据按照时间进行加权累计，得到所述设定时间段内的累计指标数据；

基于所述至少一个评分模型对所述至少一种累计指标数据进行评分处理，为每种所述指标数据确定对应的指标分数；

基于所述至少一个指标分数，确定所述第一经纪人的综合评分。

可选地，在基于所述至少一个评分模型对所述至少一种累计指标数据进行评分处理，为每种所述指标数据确定对应的指标分数之前，还包括：

基于训练数据集对所述至少一个评分模型进行训练；其中，所述训练数据集中包括多个样本经纪人组，每个所述样本经纪人组包括已知评分高低排序的多个样本经纪人。

可选地，所述基于训练数据集对所述至少一种评分模型进行训练，包括：

基于所述至少一个评分模型，确定所述样本经纪人组中每个所述样本经纪人对应预测综合评分；

基于每个所述样本经纪人对应预测综合评分，确定所述样本经纪人组中多个样本经纪人的预测排序；

基于所述预测排序和所述样本经纪人组对应的已知排序，确定模型损失；

基于所述模型损失调整所述至少一种评分模型的模型参数。

可选地，所述基于所述预测排序和所述样本经纪人组对应的已知排序，确定模型损失，包括：

基于所述样本经纪人组中包括的样本经纪人的数量，以及每个所述样本经纪人在所述预测排序和所述已知排序中的匹配程度，确定所述至少一个评分模型的准确系数；

基于所述预测综合评分，确定所述极值准确率；

基于所述准确系数与设定系数之间的差值，以及所述极值准确率与设定准确率之间的差值，确定所述模型损失。

可选地，每个所述样本经纪人分别对应已知评价结果；

所述基于所述预测综合评分，确定所述极值准确率，包括：