[发明专利]对象能力分类预测方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种对象能力分类预测方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的历史表现记录，并从所述历史表现记录中按照统计周期统计多个指标的数据；

根据所述多个指标的数据分别计算各所述统计周期内所述目标对象在多个候选类型下的评价数值；

根据所述评价数值，计算预设未来周期内所述目标对象在各所述候选类型下的预测数值；

将所述预测数值最大的候选类型确定为所述目标对象的预测类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史表现记录包括自然语言记录；所述从所述历史表现记录中按照统计周期统计多个指标的数据包括：

通过自然语言处理模型确定所述自然语言记录中每个语句的感情分类等级；

分别统计各所述统计周期内的全部所述语句的感情分类等级，以确定至少一个所述指标在各所述统计周期的数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个指标的数据分别计算各所述统计周期内所述目标对象在多个候选类型下的评价数值包括：

将所述多个指标的数据进行归一化处理，得到归一化数据；

在各所述统计周期内，将所述归一化数据分别通过多个预设加权方案进行加权计算，得到所述目标对象在各所述候选类型下的评价数值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价数值，计算预设未来周期内所述目标对象在各所述候选类型下的预测数值包括：

分别利用函数对各所述统计周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的评价数值进行拟合，并通过所述函数计算所述预设未来周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的预测数值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述函数为y＝a·x^b+c，其中，y为所述评价数值，x为所述统计周期的序号，a、b、c为所述函数的参数；

所述分别利用函数对各所述统计周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的评价数值进行拟合，并通过所述函数计算所述预设未来周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的预测数值包括：

分别利用所述函数y＝a·x^b+c对各所述统计周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的评价数值进行拟合，以确定每个所述候选类型对应的所述函数的a、b、c的值；

通过每个所述候选类型对应的所述函数y＝a·x^b+c计算所述预设未来周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的预测数值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预测数值最大的候选类型确定为所述目标对象的预测类型包括：

判断各所述候选类型下的预测数值中最大的预测数值是否达到标准数值；

如果达到，则将所述最大的预测数值对应的候选类型确定为所述目标对象的预测类型。

7.一种对象能力分类预测装置，其特征在于，包括：

指标统计模块，用于获取目标对象的历史表现记录，并从所述历史表现记录中按照统计周期统计多个指标的数据；

评价计算模块，用于根据所述多个指标的数据分别计算各所述统计周期内所述目标对象在多个候选类型下的评价数值；

数值预测模块，用于根据所述评价数值，计算预设未来周期内所述目标对象在各所述候选类型下的预测数值；

类型确定模块，用于将所述预测数值最大的候选类型确定为所述目标对象的预测类型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数值预测模块包括：

函数拟合单元，用于分别利用函数对各所述统计周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的评价数值进行拟合；

数值计算单元，用于通过所述函数计算预设未来周期内所述目标对象在每个所述候选类型下的预测数值。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-6任一项所述的方法。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。