[发明专利]地址预测模型的训练方法、地址预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 202110445249.3 申请日: 2021-04-23
公开(公告)号: CN113128773A 公开(公告)日: 2021-07-16
发明(设计)人: 孟靖祥;雷志亮;张景波 申请(专利权)人: 中国工商银行股份有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 吴梦圆
地址: 100140 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 地址 预测 模型 训练 方法 装置
【说明书】:

本公开提供了一种地址预测模型的训练方法,应用于金融领域、人工智能领域或其它领域。地址预测模型的训练方法包括确定用于训练待训练的地址预测模型的已有金融网点的地址数据;获取在已有金融网点的预设范围内的多源数据,其中,多源数据包括多种来源且类型不同的数据,多源数据用于表征预设范围内的经济发展水平;以及利用多源数据和地址数据训练待训练的地址预测模型,得到用于对待选址金融网点进行选址的地址预测模型。本公开还提供了一种地址预测方法、地址预测模型的训练装置、地址预测装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及金融领域或人工智能技术领域,更具体地,涉及一种地址预测模型的训练方法、地址预测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

相关技术中,在对银行网点地址进行选择时,一般通过人工采集数据的方式,来判断与选择适合开设银行网点的地址,在实现本公开构思的过程中,发明人发现相关技术中至少存在需要大量投入人力、物力,以及选址效率低、选择不够准确的技术问题。

发明内容

有鉴于此,本公开提供了一种地址预测模型的训练方法、地址预测方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

本公开的一个方面提供了一种地址预测模型的训练方法,包括:确定用于训练待训练的地址预测模型的已有金融网点的地址数据;

获取在上述已有金融网点的预设范围内的多源数据,其中,上述多源数据包括多种来源且类型不同的数据,上述多源数据用于表征上述预设范围内的经济发展水平;以及

利用上述多源数据和上述地址数据训练上述待训练的地址预测模型,得到用于对待选址金融网点进行选址的地址预测模型。

根据本公开的实施例,获取在上述已有金融网点的预设范围内的多源数据包括:

获取在上述已有金融网点预设范围内的多种原始数据;

对上述多种原始数据分别进行预处理,得到上述多源数据。

根据本公开的实施例,上述原始数据包括以下至少之一:人口密度数据、交通信息数据、商业发展状态数据、消费水平数据以及已有的第一商户数,其中,上述第一商户包括与上述金融网点有竞争关系的商户。

根据本公开的实施例,对上述多种原始数据分别进行预处理,得到多源数据包括:

对上述人口密度数据进行预处理,得到第一特征数据;

对上述交通信息数据进行预处理,得到第二特征数据;

对上述商业发展状态数据进行预处理,得到第三特征数据;

对上述消费水平数据进行预处理,得到第四特征数据;

对上述已有的第一商户数进行预处理,得到第五特征数据;

其中,上述多源数据包括上述第一特征数据、上述第二特征数据、上述第三特征数据、上述第四特征数据以及上述第五特征数据。

根据本公开的实施例,上述第一特征数据、上述第二特征数据、上述第三特征数据、上述第四特征数据以及上述第五特征数据均为16位的二进制数。

根据本公开的实施例,上述待训练的地址预测模型包括特征融合模块和预测模块,将上述地址数据作为标签信息;上述利用多源数据和上述地址数据训练上述待训练的地址预测模型,得到用于对待选址金融网点进行选址的地址预测模型包括:

对述多源数据以及上述地址数据进行融合,得到中间特征数据;

将上述中间特征数据输入特征融合模块,输出融合特征数据;

将上述融合特征数据输入预测模块,输出预测结果;

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