[发明专利]交易拒绝用户的用户策略分配方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种交易拒绝用户的用户策略分配方法，其特征在于，包括：

获取交易拒绝用户的用户信息，所述用户信息包括基础信息、行为信息、远端信息；

将所述用户信息输入捞回模型中，生成捞回评分，所述捞回模型基于欠采样的多个历史用户的用户信息和分类模型训练生成；

在所述捞回评分大于阈值时，将所述用户信息输入提升模型中，生成提升评分，所述提升模型通过历史用户的用户信息、特享资源信息对分类模型训练生成；

通过所述提升评分、所述用户信息为所述交易拒绝用户分配用户策略。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述用户信息输入捞回模型中之前，包括：

在所述远端信息和交易拒绝用户的拒绝原因满足预设策略时，将所述用户信息输入捞回模型中。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述用户信息输入捞回模型中，生成捞回评分，包括：

通过所述用户信息生成第一用户特征；

将所述第一用户特征输入所述捞回模型中；

所述捞回模型对所述第一用户特征进行计算，生成多个叶子节点数值；

基于所述多个叶子节点数值确定所述捞回评分。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述用户信息输入提升模型中，生成提升评分，包括：

通过所述用户信息生成第二用户特征；

将所述第二用户特征输入所述提升模型中；

所述提升模型对所述第二用户特征进行计算，生成差分响应数值；

基于所述差分响应数值确定所述提升评分。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述提升评分、所述用户信息为所述交易拒绝用户分配用户策略，包括：

基于所述用户信息确定用户特征参数；

将所述提升评分、所述用户特征参数和预设准则进行比对以确定用户策略。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述提升评分、所述用户特征参数和预设准则进行比对以确定用户策略，包括：

在所述提升评分小于阈值，且所述行为信息中不包含预设时间时，为所述用户分配资源额度；

在所述提升评分大于等于阈值，且所述行为信息中不包含预设时间、且所述基础信息中不包括预设分期时，为所述用户分配资源额度。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述提升评分、所述用户信息为所述交易拒绝用户分配用户策略之后，还包括：

实时监控多个交易拒绝用户的行为信息；

根据多个交易拒绝用户的行为信息计算交易拒绝用户的提升率；

基于所述提升率更新所述预设准则。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于欠采样的方式由多个历史用户中提取一个历史用户；

基于所述历史用户对分类模型进行训练以生成初始模型，所述初始模型包括多个弱分类子模型和其对应的权重；

基于所述初始模型的误差和所述多个历史用户生成样本数据；

基于所述样本数据对分类模型再次进行训练至满足预设条件以生成所述捞回模型。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述多个历史用户分为实验组和对照组；

在观测时间段内为所述实验组分配特享资源信息，生成实验组行为信息；

在所述观测时间段内不为所述对照组分配特享资源信息，得到对照组行为信息；

基于所述多个历史用户、所述实验组行为信息、所述对照组行为信息对分类模型进行训练以生成所述提升模型。