[发明专利]一种对象选择方法和装置

权利要求书

1.一种对象选择方法，其特征在于，所述方法包括：

获取对象的对象参数，所述对象参数包括：字符型变量和连续型变量；

对所述字符型变量和连续型变量，均按照预定量化方式进行量化处理，得到所述对象对应的量化值；

若所述量化值达到预定的目标对象的数值范围，则选择所述对象作为所述目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述字符型变量，包括：第一类字符变量和第二类字符变量；

所述第一类字符变量包括的变量类型的数量小于预定数量；

所述字符型变量中所述第一类字符变量之外的变量，为第二类字符变量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一类字符变量、第二类字符变量和连续型变量，分别包括多个变量类型；

所述对所述字符型变量和连续型变量，均按照预定量化方式进行量化处理，得到所述对象对应的量化值，包括：

分别在每一个变量类型下，获取第一比值和第二比值，所述第一比值是所述变量类型下的所述对象的坏样本的数量与所有对象坏样本总数量的比值，所述第二比值是所述变量类型下的所述对象的好样本的数量与所有对象好样本总数量的比值；

根据所述第一比值和第二比值，分别得到每一个变量类型下的子量化值；

将所述第一类字符变量下各个变量类型的子量化值求和得到第一字符量化值，将所述第二类字符变量下的各个变量类型的子量化值求和得到第二字符量化值，将所述连续型变量下的各个变量类型的子量化值求和得到连续型量化值；

将所述第一字符量化值、第二字符量化值和连续型量化值求和，得到所述对象对应的量化值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一字符量化值、第二字符量化值和连续型量化值求和，包括：

所述第一字符量化值的权重，高于第二字符量化值的权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述量化值达到预定的目标对象的数值范围，则选择所述对象作为所述目标对象，具体为：

若所述量化值小于预定的阈值，所述阈值根据黑名单对象的数值范围最大值确定，则选择所述对象作为黑名单对象。

6.一种对象选择装置，其特征在于，所述装置包括：

参数获取模块，用于获取对象的对象参数，所述对象参数包括：字符型变量和连续型变量；

量化处理模块，用于对所述字符型变量和连续型变量，均按照预定量化方式进行量化处理，得到所述对象对应的量化值；

对象选择模块，用于在所述量化值达到预定的目标对象的数值范围时，则选择所述对象作为所述目标对象。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述字符型变量，包括：第一类字符变量和第二类字符变量；

所述第一类字符变量包括的变量类型的数量小于预定数量；

所述字符型变量中所述第一类字符变量之外的变量，为第二类字符变量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一类字符变量、第二类字符变量和连续型变量，分别包括多个变量类型；所述量化处理模块，包括：

比值确定子模块，用于分别在每一个变量类型下，获取第一比值和第二比值，所述第一比值是所述变量类型下的所述对象的坏样本的数量与所有对象坏样本总数量的比值，所述第二比值是所述变量类型下的所述对象的好样本的数量与所有对象好样本总数量的比值；

量化确定子模块，用于根据所述第一比值和第二比值，分别得到每一个变量类型下的子量化值；

求和处理子模块，用于将所述第一类字符变量下各个变量类型的子量化值求和得到第一字符量化值，将所述第二类字符变量下的各个变量类型的子量化值求和得到第二字符量化值，将所述连续型变量下的各个变量类型的子量化值求和得到连续型量化值；

量化结果子模块，用于将所述第一字符量化值、第二字符量化值和连续型量化值求和，得到所述对象对应的量化值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述量化结果子模块，在用于将所述第一字符量化值、第二字符量化值和连续型量化值求和时，所述第一字符量化值的权重高于第二字符量化值的权重。