[发明专利]分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种分类模型构建方法，其特征在于，包括：

获得至少一个存量规则，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；

提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；

构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；

根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联。

2.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联之后，还包括：

将所述配置页面发送至用户端，接收所述用户端在所述配置页面上录入的计算数据，并通过与所述配置页面关联的分类模型运算所述计算数据生成计算结果；

将所述计算结果返回至所述用户端和/或将所述计算结果上传至区块链。

3.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度的步骤，包括：

提取存量规则中的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果进行向量化处理获得特征向量；

通过凝聚层次聚类算法对每个存量规则的特征向量进行两两计算，得出特征向量之间的聚类距离间距，并将所述聚类距离间距作为所述特征向量所对应的存量规则之间的差异度。

4.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合的步骤，包括：

获取任一存量规则作为目标规则，提取与所述目标规则与其他存量规则之间的差异度；

将差异度低于差异阈值的存量规则作为相似规则，并将其与所述目标规则汇总获得规则集合。

5.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果之后，还包括：

提取规则集合中各存量规则的分类目的，其中，所述分类目的是描述存量规则分类作用的信息；

对各所述分类目的进行分词获得至少具有一个词汇的分类分词集，对所述分类分词集中的词汇去重获得分类标签。

6.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型的步骤，包括：

获得初始模型，其中，所述初始模型至少包括输入层、输出层和隐藏层；

根据所述规则结果构建所述输出层，根据所述规则指标构建所述输入层；

通过所述规则集合中的存量规则训练所述初始模型的隐藏层以获得分类模型。

7.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联的步骤，包括：

提取所述规则指标的元数据，将所述元数据配置在预设的弹框上；

在所述弹框上设置与所述元数据对应的输入框获得配置页面，其中，所述输入框用于记载用户端输入的计算数据；

建立所述配置页面与分类模型之间的信道，使所述配置页面与分类模型相互关联，所述分类模型通过所述信道获得配置页面记载的计算数据。

8.一种分类模型构建装置，其特征在于，包括：

差异识别模块，用于获得至少一个存量规则，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；

指标结果管理模块，用于提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；

模型构建模块，用于构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；

页面构建模块，用于根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联。