[发明专利]一种产品测评模型的生成方法及设备

权利要求书

1.一种产品测评模型的生成方法，其特征在于，包括：

基于不同原生变量分别对应的预设的衍生变量转换函数，为变量库中各个所述原生变量配置多个衍生变量，并建立所述原生变量与所述衍生变量的对应关系；

获取目标产品的产品信息，并对所述产品信息进行语义分析，识别所述产品信息包含的产品关键词；

从所述变量库中选取与所述产品关键词匹配的所述原生变量，并将选取的所述原生变量识别为所述目标产品对应的目标变量；

基于所述对应关系，获取各个所述目标变量关联的所述衍生变量；

根据所述目标产品的产品类型，下载所述产品类型的产品测评模板，并将所述目标变量以及与所述目标变量关联的所述衍生变量导入所述产品测评模板，生成所述目标产品的产品测评模型。

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述基于不同原生变量分别对应的预设的衍生变量转换函数，为变量库中各个所述原生变量配置多个衍生变量，并建立所述原生变量与所述衍生变量的对应关系之前，还包括：

对已创建的在用测评模型进行解析，确定所述在用测评模型包含的所述原生变量以及所述衍生变量；

获取所述在用测评模型包含的所述原生变量的参量取值范围，在所述参量取值范围内选取多个参量节点，为每个所述参量节点配置训练变量值；

分别将各个所述训练变量值导入所述在用测评模型，采集所述在用测评模型基于所述训练变量值输出的第一衍生变量值；

根据所述训练变量值以及所述第一衍生变量值，确定所述在用测评模型包含的所述原生变量与所述衍生变量之间的所述衍生变量转换函数。

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，在所述将所述目标变量以及与所述目标变量关联的所述衍生变量导入所述产品测评模板，生成所述目标产品的产品测评模型之后，还包括：

获取多个已测评用户的历史信息；所述历史信息包括关于所述已测评用户的历史用户参量以及历史测评等级；

基于所述历史用户参量确定各个所述目标变量的变量值，并将各个所述变量值导入所述产品测评模型，计算各个所述已测评用户的训练测评结果；

统计所述多个已测评用户的所述训练测评结果与对应的所述历史测评等级不匹配的异常个数；

若所述异常个数大于预设的异常阈值，则生成关于所述产品测评模型的模型异常信息。

4.根据权利要求1-3任一项所述的生成方法，其特征在于，所述从所述变量库中选取与所述产品关键词匹配的所述原生变量，并将选取的所述原生变量识别为所述目标产品对应的目标变量，包括：

计算所述产品关键词与所述变量库中的各个所述原生变量的变量名之间的第一匹配度；

若各个所述第一匹配度均小于预设的匹配阈值，则获取所述产品关键词的同义关键词，并计算所述同义关键词与各个所述变量名之间的第二匹配度；

若各个所述第二匹配度均小于所述匹配阈值，则获取所述产品关键词的变式关键词，并计算变式关键词与各个所述变量名之间的第三匹配度；所述变式关键词为与所述产品关键词基于不同语言的关键词；

若任一所述第三匹配度大于所述匹配阈值，则识别大于匹配阈值的所述第三匹配度对应的所述原生变量作为所述产品关键词的所述目标变量。

5.根据权利要求1-3任一项所述的生成方法，其特征在于，在将所述目标变量以及与所述目标变量关联的所述衍生变量导入所述产品测评模板，生成所述目标产品的产品测评模型之后，还包括：

获取待测评用户的用户信息，并根据所述用户信息确定各个所述目标变量的测评变量值；

基于各个所述原生变量的测评变量值，计算各个所述衍生变量的第二衍生变量值；

将所述测评变量值以及所述第二衍生变量值导入所述产品测评模板，计算所述待测评用户的用户测评等级；

若所述用户测评等级低于预设的等级阈值，则识别所述待测评用户为异常用户。