[发明专利]用于输出信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于输出信息的方法和装置，涉及云计算领域。上述方法的一具体实施方式包括：获取用户的特征数据，特征数据包括用户标识、特征变量的取值和用户标识对应的标签值；确定特征变量中的离散型特征变量和连续型特征变量；确定不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合以及确定不同标签值对应的连续型特征变量取值的集合；根据不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合和连续型特征变量取值的集合，确定不同标签值对应的特征变量取值的集合；输出不同标签值对应的特征变量取值的集合。该实施方式可以从大数据中挖掘出用户对应的标签值，实现了高效、自动化的信息挖掘。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于输出信息的方法和装置。

背景技术

目前，随着我国金融业的发展，金融服务覆盖面逐渐扩大。对于在银行贷过款或是在商业银行办理过个人信用卡的用户，央行存下了他们的信用记录，如贷款金额、次数、是否按时偿还以及信用卡消费透支偿还等情况。商业银行可以付费将信用记录调出，但是对于没有办理过信用卡并且没有贷款记录的金融服务对象，其相关信用资料缺乏。

大数据给金融相关业务带来了数据纬度高、数据量级大的问题，如何从大数据中挖掘出相关金融服务对象的信用特征，是目前的重要研究课题。

发明内容

本申请实施例提出了用于输出信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于输出信息的方法，包括：获取用户的特征数据，特征数据包括用户标识、特征变量的取值和用户标识对应的标签值；确定特征变量中的离散型特征变量和连续型特征变量；确定不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合以及确定不同标签值对应的连续型特征变量取值的集合；根据不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合和连续型特征变量取值的集合，确定不同标签值对应的特征变量取值的集合；输出不同标签值对应的特征变量取值的集合。

在一些实施例中，上述确定上述特征变量中的离散型特征变量和连续型特征变量，包括：对于每个特征变量，执行以下判断步骤：统计该特征变量的取值的第一数量以及不同取值的第二数量；确定上述第二数量与上述第一数量的比值；如果上述第二数量大于预设数量阈值以及上述比值大于预设比值阈值，则将该特征变量认定为连续型特征变量；如果上述第二数量不大于预设数量阈值或上述比值不大于预设比值阈值，则将该特征变量认定为离散型特征变量。

在一些实施例中，上述确定不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合，包括：利用离散型特征变量的取值以及用户标识对应的标签值，训练得到第一二分类模型；根据上述第一二分类模型，确定每个离散型特征变量的权重；根据各离散型特征变量的权重，提取部分离散型特征变量；根据用户标识对应的标签值以及预设的证据权重计算公式，确定提取的部分离散型特征变量取值的证据权重值；根据得到的证据权重值，确定不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合。

在一些实施例中，上述确定不同标签值对应的连续型特征变量取值的集合，包括：利用连续型特征变量的取值以及用户标识对应的标签值，训练得到第二二分类模型；根据上述第二二分类模型的决策路径，确定不同标签值对应的连续型特征变量取值的集合。

在一些实施例中，上述根据不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合和连续型特征变量取值的集合，确定不同标签值对应的特征变量取值的集合，包括：确定各标签值中单个标签值对应的离散型特征变量取值的集合和连续型特征变量的集合取值的交集或并集，得到各标签值中单个标签值对应的特征变量取值的集合。