[发明专利]用户数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种用户数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户特征数据，所述用户特征数据包括：用户个人信息；

将所述用户特征数据输入至已训练的多目标模型进行预测操作，以输出与所述用户特征数据相应的预期信息，所述预期信息包括：是否办理业务信息和预期收益信息，所述多目标模型包括：用于生成是否办理业务信息的业务子模型、以及用于生成所述预期收益信息的预期子模型；

根据所述预期信息生成用户评估信息。

2.根据权利要求1所述的用户数据的处理方法，其特征在于，通过如下方式训练所述多目标模型：

获取历史用户数据，所述历史用户数据包括：历史用户特征数据、历史用户是否办理业务信息以及历史用户的业务收益信息；

将所述历史用户数据输入至未训练的初始多目标模型，并基于预定训练输出函数来训练所述初始多目标模型，其中，所述初始多目标模型包括：初始业务子模型和初始预期子模型。

3.根据权利要求2所述的用户数据的处理方法，其特征在于，将所述历史用户数据输入至未训练的初始多目标模型，并基于预定训练输出函数来训练所述初始多目标模型包括：

根据所述历史用户特征数据和所述历史用户是否办理业务信息来训练所述初始业务子模型，以得到所述业务子模型；

根据所述历史用户特征数据和所述历史用户的业务收益信息，基于所述预定训练输出函数来训练所述初始预期子模型，以得到所述预期子模型。

4.根据权利要求3所述的用户数据的处理方法，其特征在于，所述预定训练输出函数为带权逻辑回归函数。

5.根据权利要求1所述的用户数据的处理方法，其特征在于，将所述用户特征数据输入至已训练的多目标模型，以输出与所述用户特征数据相应的预期信息包括：

将所述用户特征数据输入至已训练的多目标模型；

基于预定预测输出函数，所述多目标模型对所述用户特征数据进行预测操作，以输出所述预期信息。

6.一种用户数据的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

特征数据获取单元，用于获取用户特征数据，所述用户特征数据包括：用户个人信息；

预测单元，用于将所述用户特征数据输入至已训练的多目标模型进行预测操作，以输出与所述用户特征数据相应的预期信息，所述预期信息包括：是否办理业务信息和预期收益信息，所述多目标模型包括：用于生成是否办理业务信息的业务子模型、以及用于生成所述预期收益信息的预期子模型；

评估信息生成单元，用于根据所述预期信息生成用户评估信息。

7.根据权利要求6所述的用户数据的处理装置，其特征在于，所述装置还包括：

模型训练单元，用于训练所述多目标模型，

所述模型训练单元包括：

历史数据获取模块，用于获取历史用户数据，所述历史用户数据包括：历史用户特征数据、历史用户是否办理业务信息以及历史用户的业务收益信息；

模型训练模块，用于将所述历史用户数据输入至未训练的初始多目标模型，并基于预定训练输出函数来训练所述初始多目标模型，其中，所述初始多目标模型包括：初始业务子模型和初始预期子模型。

8.根据权利要求7所述的用户数据的处理装置，其特征在于，所述模型训练模块包括：

第一模型训练子模块，用于根据所述历史用户特征数据和所述历史用户是否办理业务信息来训练所述初始业务子模型，以得到所述业务子模型；

第二模型训练子模块，用于根据所述历史用户特征数据和所述历史用户的业务收益信息，基于所述预定训练输出函数来训练所述初始预期子模型，以得到所述预期子模型。

9.根据权利要求8所述的用户数据的处理装置，其特征在于，所述第二模型训练子模块中的预定训练输出函数为带权逻辑回归函数。