[发明专利]一种适用于机器学习的特征处理方法及装置

权利要求书

1.一种适用于机器学习的特征处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取特征处理请求后，根据各特征表中的各个特征构建特征池，所述特征表至少由特征列表、所属特征库、依赖特征表、所属业务、特征加工逻辑构成，所述特征列表中包括至少一个特征，所述依赖特征表用于记录与各特征表具有依赖关系的其它特征表，所述特征处理请求中包括需要处理的特征；

根据所述需要处理的特征以及所述特征池中各个特征确定特征依赖关系，并根据特征依赖关系确定特征处理路径；

根据所述特征处理路径进行特征处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述需要处理的特征以及所述特征池中各个特征确定特征依赖关系，包括：

以所述需要处理的特征作为根节点，将与根节点具有之接依赖关系或者间接依赖关系的特征表作为上层节点，构建特征依赖树。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据特征依赖关系确定特征处理路径，包括：

确定所述特征依赖树中当前没有依赖的关系的特征表，将当前没有依赖的关系的特征表作为并行子任务加入到特征处理路径表中的第一加工路径中，删除当前没有依赖的关系的特征表与所述特征依赖树中其它特征表的关联，返回确定所述特征依赖树中当前没有依赖的关系的特征表的步骤，将当前没有依赖的关系的特征表作为并行子任务加入到特征处理路径表中的第二加工路径中，直到将所述依赖树中所有特征表加入到特征处理路径表中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征处理路径进行特征处理后，还包括：

将处理后的特征经过多个连续的处理步骤得到机器特征。

5.一种适用于机器学习的特征处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取特征处理请求后，根据各特征表中的各个特征构建特征池，所述特征表至少由特征列表、所属特征库、依赖特征表、所属业务、特征加工逻辑构成，所述特征列表中包括至少一个特征，所述依赖特征表用于记录与各特征表具有依赖关系的其它特征表，所述特征处理请求中包括需要处理的特征；

特征处理路径确定单元，用于根据所述需要处理的特征以及所述特征池中各个特征确定特征依赖关系，并根据特征依赖关系确定特征处理路径；

特征处理单元，用于根据所述特征处理路径进行特征处理。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征处理路径确定单元具体用于：

以所述需要处理的特征作为根节点，将与根节点具有之接依赖关系或者间接依赖关系的特征表作为上层节点，构建特征依赖树。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征处理路径确定单元具体用于：

确定所述特征依赖树中当前没有依赖的关系的特征表，将当前没有依赖的关系的特征表作为并行子任务加入到特征处理路径表中的第一加工路径中，删除当前没有依赖的关系的特征表与所述特征依赖树中其它特征表的关联，返回确定所述特征依赖树中当前没有依赖的关系的特征表的步骤，将当前没有依赖的关系的特征表作为并行子任务加入到特征处理路径表中的第二加工路径中，直到将所述依赖树中所有特征表加入到特征处理路径表中。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征处理单元还用于：

将处理后的特征经过多个连续的处理步骤得到机器特征。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由计算机设备执行的计算机程序，当所述程序在计算机设备上运行时，使得计算机执行如权利要求1至4中任一项所述的方法。