[发明专利]对象的预测方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种对象的预测方法、装置及电子设备。涉及机器学习领域或其他相关领域，该方法包括：获取待预测对象的对象信息，对象信息至少包括待预测对象的资金流向图数据及时序数据，时序数据为待预测对象在预设时长内的每个时间点对应的交易数据；基于对象信息确定待预测对象的资金流转信息，其中，资金流转信息表征待预测对象通过目标机构进行交易的交易信息；基于目标模型对待预测对象的资金流转信息进行处理，得到预测结果，其中，预测结果表征待预测对象对目标机构的影响程度，目标模型为根据多个目标对象的对象信息所生成的。本发明解决了现有技术中，预测客户对机构的影响程度存在预测效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及机器学习领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种对象的预测方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，吸收公众存款是商业银行的基本业务之一，而存贷款的利差收入是商业银行的主要收入来源，如何精准发展、吸收高价值客户，是商业银行存款业务当下面临的一个关键问题。

现有技术中，银行对于客户未来价值的判断主要还是通过资金来衡量，对于资金的预测，在进行模型的搭建时往往纳入客户间资金流向、投资关系等图信息，以减少预测结果误差。但是，现有的图神经网络处理图数据并不是最适合处理时序信息的模型，并且训练极其耗时，而时序信息是预测客户未来资金重要的信息之一，将其忽略将会增大预测结果的误差。因此，现有技术中通过图神经网络对客户资金进行预测存在预测效率低的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种对象的预测方法、装置及电子设备，以至少解决现有技术中，预测客户对机构的影响程度存在预测效率低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种对象的预测方法，包括：获取待预测对象的对象信息，对象信息至少包括待预测对象的资金流向图数据及时序数据，时序数据为待预测对象在预设时长内的每个时间点对应的交易数据；基于对象信息确定待预测对象的资金流转信息，其中，资金流转信息表征待预测对象通过目标机构进行交易的交易信息；基于目标模型对待预测对象的资金流转信息进行处理，得到预测结果，其中，预测结果表征待预测对象对目标机构的影响程度，目标模型为根据多个目标对象的对象信息所生成的。

进一步地，目标模型通过以下方式生成：获取多个目标对象的对象信息；基于对象信息对预设模型进行训练，生成目标模型。

进一步地，在获取多个目标对象的对象信息之后，方法还包括：从第一信息集合中确定每个目标对象所具有的特征的特征数量，其中，第一信息集合包含多个目标对象中，对目标机构的影响程度小于预设值的对象所具有的特征的信息；从多个目标对象中确定特征数量小于预设特征数量的对象，得到第一对象集合；从第一信息集合中删除第一对象集合所对应的特征信息，得到目标信息集合；基于目标信息集合从多个目标对象中确定缺失部分特征的对象，得到第二对象集合；从目标信息集合中获取第二对象集合所对应的特征信息，得到第二信息集合；对第二信息集合所对应的对象进行特征添加，得到更新后的第二信息集合，其中，添加特征后的对象至少具有第一目标特征，第一目标特征为其他目标对象所具有的特征中的特征数量最多的特征，其他目标对象为多个目标对象中除去缺失特征的对象之外的对象；基于更新后的第二信息集合，对目标信息集合进行更新，得到更新后的目标信息集合。

进一步地，在获取多个目标对象的对象信息之后，方法还包括：在第三信息集合中确定多个目标对象中存在缺失数据类特征的对象，得到第三对象集合，其中，第三信息集合中包含多个目标对象中对目标机构的影响程度大于预设值的对象所具有的特征的信息；从第三信息集合中获取第三对象集合所对应的特征信息，得到第四对象信息集合；对第四对象信息集合中所对应的对象进行特征添加，得到更新后的第四对象信息集合，其中，添加特征后的对象至少具有第二目标特征，第二目标特征对应的数据值为第三信息集合中的对象对应特征的平均数据；基于更新后的第四对象信息集合，对第三信息集合进行更新，得到更新后的第三信息集合。