[发明专利]一种评分卡模型实现方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种评分卡模型实现方法，该方法获取用户图片以及用户行为记录文本，采用图像和文本多模态信息进行评估分析，可以保障提取的用户特征的全面性，有助于提升分析精准度；而且获取的用户图片以及用户行为记录文本都属于静态信息，相比动态数据数据获取更加容易，且占用的存储空间更少；同时，该方法中综合用户的历史行为记录对用户风险进行评估，增加了检测对象的时间维度，可以保障分析特征的全面性，因此该方法可以实现全面精准评估用户行为。本发明还公开了一种评分卡模型实现装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种评分卡模型实现方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律，基于此可以帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策，实现精准的信息推荐、风险评估等行为。

目前的用户分析方法中，只能针对用户某一时刻的行为进行风险评估，无法全面评估用户行为，而且要精准分析某一时刻的行为需要获取的信息包括音频和视频信息等动态信息，这些动态信息需要占用大量的存储空间，且从用户获取这些信息的实现难度非常大，难以普适。

综上所述，如何全面精准评估用户行为，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种评分卡模型实现方法、装置、设备及可读存储介质，以全面精准评估用户行为。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种评分卡模型实现方法，包括：

获取用户图片以及用户行为记录文本；

对所述用户图片进行编码表示，得到图片向量；

对所述用户行为记录文本进行向量转换，得到文本向量；

将所述图片向量和所述文本向量进行信息合并，作为特征表示向量；

将所述特征表示向量输入至预训练的评分卡模型中进行用户行为评估，得到评估结果。

可选地，所述的评分卡模型实现方法，还包括：

识别所述用户图片中的物体，得到物体信息；

对所述物体信息进行编码表示，得到物体向量；

则相应地，所述将所述图片向量和所述文本向量进行信息合并，包括：将所述图片向量、所述物体向量和所述文本向量进行信息合并。

可选地，所述将所述特征表示向量输入至预训练的评分卡模型中进行用户行为评估，包括：

将所述特征表示向量输入至预训练的Transformer模型中进行用户行为评估。

可选地，所述将所述图片向量和所述文本向量进行信息合并，包括：

将所述图片向量以及所述文本向量进行横向向量拼接，得到拼接向量；

对所述拼接向量与对应的位置信息、类型信息进行纵向信息合并，作为所述特征表示向量。

可选地，所述对所述拼接向量与对应的位置信息、类型信息进行纵向信息合并，包括：

对所述拼接向量与对应的位置信息、类型信息按元素相加。

可选地，所述获取用户图片以及用户行为记录文本，包括：

获取在启动用户行为分析时实时采集得到的用户图片；

获取所述用户在预设时间间隔内的历史行为记录文本，作为所述用户行为记录文本。