[发明专利]价值预测模型输入数据生成方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种价值预测模型输入数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标用户对应的目标历史业务数据；

从所述目标历史业务数据中提取预设的多个目标特征分别对应的目标特征值；

当存在未提取到目标特征值的目标特征时，将未提取到所述目标特征值的目标特征作为缺失特征，并获取与所述目标用户对应的相似用户以及所述目标用户与所述相似用户的相似度；所述相似用户与所述目标用户具有相似交易行为；

从所述相似用户对应的相似业务数据中提取与所述缺失特征对应的相似特征值，包括：从所述相似用户对应的所述相似业务数据中，提取预设的各所述目标特征分别对应的相似特征值；根据各所述相似特征值确定相似特征均值；

根据所述相似用户的相似度以及所述相似特征值，计算得到所述缺失特征对应的缺失特征值，包括：根据所述目标历史业务数据中各正常特征分别对应的正常特征值，确定正常特征均值；根据所述相似用户的相似度，确定对应相似用户的权重；根据各所述相似用户分别对应的所述相似特征均值、所述相似特征值以及所述权重，确定各所述相似用户对应的相似调整值；根据所述正常特征均值以及各所述相似用户分别对应的相似调整值，计算得到所述缺失特征对应的缺失特征值；

根据计算得到的所述缺失特征值，及提取到的所述目标特征值得到价值预测模型输入数据。

2.根据权利要求1所述的价值预测模型输入数据生成方法，其特征在于，将从所述目标历史业务数据中提取到目标特征值的目标特征作为正常特征；所述获取与所述目标用户对应的相似用户以及所述目标用户与所述相似用户的相似度，包括：

根据所述相似特征均值以及各所述目标特征对应的所述相似特征值，确定各所述目标特征的相似差值；

根据所述正常特征均值以及各所述正常特征对应的所述正常特征值，确定各所述正常特征的目标差值；

根据各所述目标特征对应的所述相似差值以及所述目标差值，确定所述目标用户与所述相似用户的相似度。

3.根据权利要求1或2任意一项所述的价值预测模型输入数据生成方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述目标历史业务数据进行预处理；所述预处理包括数据校验、数据清洗以及数据归一化中的至少一种。

4.一种用户价值预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据权利要求1至3中任意一项所述的价值预测模型输入数据生成方法获取模型输入数据；

将所述模型输入数据输入至预先构建的价值预测模型中，根据所述价值预测模型得到所述目标用户在未来时间段内的预测价值；其中，所述价值预测模型是根据训练特征以及训练价值构建的，且所述训练特征以及所述训练价值是从多于一个的用户分别对应的历史业务数据中得到的。

5.根据权利要求4所述的用户价值预测方法，其特征在于，所述价值预测模型的构建方法，包括：

获取多于一个的用户分别对应的历史业务数据；

分别从各所述历史业务数据中提取训练特征；

从所述训练特征中提取价值计算特征；

获取各所述价值计算特征的特征权重；

根据所述特征权重以及所述价值计算特征确定各所述用户的训练价值；

根据所述训练特征以及所述训练价值训练预测模型，当满足训练结束条件时，停止预测模型的训练得到价值预测模型。

6.一种用户请求处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户请求，所述用户请求携带有用户数据；

通过权利要求4至5任意一项所述的用户价值预测方法对所述用户数据进行处理，得到用户价值；

获取与所述用户价值对应的服务策略；

根据所述服务策略对所述用户请求进行处理。