[发明专利]一种评分卡训练的处理方法、装置、设备及介质在审
申请号: | 202210064876.7 | 申请日: | 2022-01-20 |
公开(公告)号: | CN114418155A | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
发明(设计)人: | 张纵月 | 申请(专利权)人: | 深圳壹账通科技服务有限公司 |
主分类号: | G06Q10/02 | 分类号: | G06Q10/02;G06Q10/06;G06Q40/02;G06K9/62 |
代理公司: | 上海汉之律师事务所 31378 | 代理人: | 周婷婷 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 评分 训练 处理 方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,其包括:
响应于当前用户的预约指令,对所述预约指令进行文本提取,获取当前用户的样本数据;
将所述样本数据作为参数,输入到评分卡训练模型中训练,所述评分卡训练模型中的指标对所述样本数据进行分选,得出第一寄存分数,以反映所述样本数据的评分,所述指标为预先定义的,用于指示所述样本数据在一个取值区域内的分选运算;
所述评分卡训练模型对所述第一寄存分数进行统计并计算出评分卡分数;
推荐所述评分卡分数至当前用户。
2.根据权利要求1所述的一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,所述评分卡训练模型对所述第一寄存分数进行统计并计算出评分卡分数的步骤包括:
所述评分卡训练模型对所述样本数据进行统计,统计所述样本数据落入所述指标的所述取值区域的分布比例,预设所述取值区域对应的分布阈值,以反映所述样本数据于所述取值区域上的分布情况。
3.根据权利要求2所述的一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,所述评分卡训练模型对所述第一寄存分数进行统计并计算出评分卡分数的步骤还包括:
当所述分布比例大于等于所述分布阈值时,将所述取值区域进行拆分得到取值子区域,将所述样本数据按照所述取值子区域对应的指标进行训练。
4.根据权利要求3所述的一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,所述评分卡训练模型对所述第一寄存分数进行统计并计算出评分卡分数的步骤还包括:
当所述分布比例大于等于所述分布阈值时,所述样本数据按照所述取值子区域的指标进行训练得到第二寄存分数,并将第二寄存分数作为评分卡分数;
当所述分布比例小于所述分布阈值时,将第一寄存分数作为评分卡分数。
5.根据权利要求1所述的一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,所述评分卡训练的处理方法还包括:
对当前用户的所述样本数据和所述评分卡分数进行统计,调整所述指标的数量以优化评分卡训练模型。
6.根据权利要求1所述的一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,所述评分卡训练模型采用树形结构模型,所述树形结构模型包括有至少两层,其中,每一层的父节点对应的所述指标的所述取值区域相同。
7.根据权利要求6所述的一种评分卡训练的处理方法,其特征在于,所述树形结构模型的父节点包括有至少两个子节点,父节点和子节点之间的路径设定为分支,分支对应其父节点所述指标的一个所述取值区域对所述样本数据的分选结果。
8.一种评分卡训练的处理装置,其特征在于,所述评分卡训练的处理装置包括:
获取单元,用于响应于当前用户的预约指令,对所述预约指令进行文本提取,获取当前用户的样本数据;
训练单元,用于将所述样本数据作为参数,输入到评分卡训练模型中训练,所述评分卡训练模型中的指标对所述样本数据进行分选,得出第一寄存分数,以反映所述样本数据的评分,所述指标为预先定义的,用于指示所述样本数据在一个取值区域内的分选运算;
统计单元,用于将所述评分卡训练模型对所述第一寄存分数进行统计并计算出评分卡分数;
输出单元,用于推荐所述评分卡分数至当前用户;
优化单元,用于对当前用户的所述样本数据和所述评分卡分数进行统计,调整所述指标的数量以优化评分卡训练模型。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
存储器,存储至少一个指令;及
处理器,执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种评分卡训练的处理方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于:所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令,所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种评分卡训练的处理方法。
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