[发明专利]基于评分模型的指标数据评估方法和装置、介质、设备

权利要求书

1.一种基于评分模型的指标数据评估方法，其特征在于，包括：

获得第一经纪人对应的至少一种指标数据；

根据所述至少一种指标数据中每种所述指标数据对应的数据类型，确定对应的评分模型；其中，每种所述数据类型对应至少一个评分模型；

利用衰减函数对设定时间段内的所述每种指标数据按照时间进行加权累计，得到所述设定时间段内的累计指标数据；

基于所述至少一个评分模型对所述至少一种累计指标数据进行评分处理，为每种所述指标数据确定对应的指标分数；

基于所述至少一个指标分数，确定所述第一经纪人的综合评分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述至少一个评分模型对所述至少一种累计指标数据进行评分处理，为每种所述指标数据确定对应的指标分数之前，还包括：

基于训练数据集对所述至少一个评分模型进行训练；其中，所述训练数据集中包括多个样本经纪人组，每个所述样本经纪人组包括已知评分高低排序的多个样本经纪人。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于训练数据集对所述至少一种评分模型进行训练，包括：

基于所述至少一个评分模型，确定所述样本经纪人组中每个所述样本经纪人对应预测综合评分；

基于每个所述样本经纪人对应预测综合评分，确定所述样本经纪人组中多个样本经纪人的预测排序；

基于所述预测排序和所述样本经纪人组对应的已知排序，确定模型损失；

基于所述模型损失调整所述至少一种评分模型的模型参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测排序和所述样本经纪人组对应的已知排序，确定模型损失，包括：

基于所述样本经纪人组中包括的样本经纪人的数量，以及每个所述样本经纪人在所述预测排序和所述已知排序中的匹配程度，确定所述至少一个评分模型的准确系数；

基于所述预测综合评分，确定所述极值准确率；

基于所述准确系数与设定系数之间的差值，以及所述极值准确率与设定准确率之间的差值，确定所述模型损失。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，每个所述样本经纪人分别对应已知评价结果；

所述基于所述预测综合评分，确定所述极值准确率，包括：

基于所述预测综合评分与预设评分阈值进行比较，确定所述样本经纪人组中每个所述样本经纪人的预测评价结果；

基于所述预测评价结果与所述已知评价结果之间的差异，确定所述极值准确率。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少一个指标分数，确定所述第一经纪人的综合评分，包括：

对所述至少一个指标分数执行加权求和，得到所述第一经纪人的综合评分。

7.一种基于评分模型的指标数据评估装置，其特征在于，包括：

数据获得模块，用于获得第一经纪人对应的至少一种指标数据；

模型确定模块，用于根据所述至少一种指标数据中每种所述指标数据对应的数据类型，确定对应的评分模型；其中，每种所述数据类型对应至少一个评分模型；

数据衰减模块，用于利用衰减函数对设定时间段内的所述每种指标数据按照时间进行加权累计，得到所述设定时间段内的累计指标数据；

指标评分模块，用于基于所述至少一个评分模型对所述至少一种累计指标数据进行评分处理，为每种所述指标数据确定对应的指标分数；

综合评分模块，用于基于所述至少一个指标分数，确定所述第一经纪人的综合评分。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-6任一所述的基于评分模型的指标数据评估方法。