[发明专利]商户信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种商户信息处理方法，所述方法包括：

从数据库中提取各个商户的商户信息以及当前属性信息；

将所述商户信息输入至预先训练得到的属性信息预测模型中，以通过所述属性信息预测模型从所述商户信息中选取预测特征，并根据所述预测特征进行分类得到预测属性信息；

比较各个商户的所述当前属性信息和所述预测属性信息得到各个商户对应的优先级；

从所述优先级中选取预设数量的商户对应的商户信息，并将所选取的商户信息发送至对应的终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息预测模型的训练方式包括：

从所述数据库中提取商户的训练商户信息和训练属性信息；

从所述训练商户信息中选取训练特征，并将所述训练特征进行分类得到类别型特征和连续值型特征；

对所述类别型特征进行一位有效编码处理，对所述连续值型特征进行标准化处理；

对处理后的类别型特征、处理后的连续值型特征以及对应的训练属性信息，进行基于决策树的学习训练得到属性信息预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对处理后的类别型特征、处理后的连续值型特征以及对应的训练属性信息进行训练得到属性信息预测模型之后，还包括：

从所述数据库中提取商户的测试商户信息和测试属性信息；

将所述测试商户信息输入至所述属性信息预测模型中得到待评价属性信息；

将所述待评价属性信息与所述测试属性信息进行比对得到模型评价值；

根据所述模型评价值对所述属性信息预测模型进行修正。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

将所述商户信息输入至属性信息预测模型中得到与所述预测属性信息对应的预测概率值；

所述从每个优先级中选取预设数量的商户对应的商户信息，包括：

根据所述预测概率值对每个优先级中的预测属性信息进行排序；

从排序后的每个优先级中选取预设数量的商户对应的商户信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从每个优先级中选取预设数量的商户对应的商户信息之前，还包括：

从数据库中提取各个优先级对应的预设比例以及总数量；

根据所述预设比例以及所述总数量计算得到每个优先级对应的预设数量；或者

所述从每个优先级中选取预设数量的商户对应的商户信息之前，还包括：

从数据库中提取各个优先级对应的预设比例、总数量以及拜访比例；

根据所述预设比例、所述总数量以及所述拜访比例计算得到每个优先级对应的预设数量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设比例以及所述总数量计算得到每个优先级对应的预设数量之后，还包括：

比较每一优先级中的商户数量与对应的预设数量；

当存在某一优先级中的商户数量小于对应的预设数量时，则计算商户数量与对应的预设数量的差值；

根据所述差值更新最高优先级对应的预设数量，以及商户数量小于对应的预设数量的优先级对应的预设数量。

7.一种商户信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一提取模块，用于从数据库中提取各个商户的商户信息以及当前属性信息；

模型处理模块，用于将所述商户信息输入至预先训练得到的属性信息预测模型中，以通过所述属性信息预测模型从所述商户信息中选取预测特征，并根据所述预测特征进行分类得到预测属性信息；

优先级获取模块，用于比较各个商户的所述当前属性信息和所述预测属性信息得到各个商户对应的优先级；

发送模块，用于从所述优先级中选取预设数量的商户对应的商户信息，并将所选取的商户信息发送至对应的终端。