[发明专利]目标企业用户筛选方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标企业用户筛选方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤201，获取若干个企业用户的基本信息，根据所述基本信息，对所述若干个企业用户进行正负样本划分，其中，所述基本信息包括企业名称和所述企业用户签订的团体类协议名称；

步骤202，基于预设表单，获取同一正样本中各企业用户分别对应的第一特征集和第二特征集；

步骤203，对所述第一特征集和第二特征集中特征元素分别进行筛选处理，获得符合预设筛选条件的特征元素，构建当前样本对应的综合特征；

步骤204，依次将每个正样本对应的综合特征分别作为输入参数，输入基于LightGBM算法的预测评分模型，获取每个正样本对应的预测分值；

步骤205，获取负样本中各企业用户分别对应的第一特征集和第二特征集，并执行步骤203，获取负样本中各企业用户分别对应的综合特征，将所述综合特征输入所述预测评分模型，获取预测分值；

步骤206，基于所述预测分值和所述每个正样本对应的预测分值，确定所述负样本中各企业用户分别对应的正样本，完成目标企业用户筛选。

2.根据权利要求1所述的目标企业用户筛选方法，其特征在于，预设正样本筛选条件，所述根据所述基本信息，对所述若干个企业用户进行正负样本划分的步骤，具体包括：

基于所述正样本筛选条件和所述企业名称，筛选出所述若干个企业用户中符合所述正样本筛选条件的企业用户，其中，所述正样本筛选条件包括所述若干个企业用户签订的团体类协议名称；

将筛选出的企业用户作为正样本；

将未被筛选出的企业用户作为负样本。

3.根据权利要求2所述的目标企业用户筛选方法，其特征在于，所述基于所述正样本筛选条件和所述企业名称，筛选出所述若干个企业用户中符合所述正样本筛选条件的企业用户的步骤，具体包括：

基于所述团体类协议名称和所述企业名称，分别识别出所述若干个企业用户中签订了相同团体类协议的企业用户；

将签订了所述相同团体类协议的企业用户划分为一个正样本，生成N个正样本，其中，N为正整数，N表示所述若干个企业用户签订的团体类协议的种类；

将所述若干个企业用户中未签订任何团体类协议的企业用户作为负样本。

4.根据权利要求1所述的目标企业用户筛选方法，其特征在于，所述基于预设表单，获取同一正样本中各企业用户分别对应的第一特征集和第二特征集的步骤，具体包括：

基于所述表单，获取所述企业用户的画像属性，构建第一标签集，其中，所述企业用户的画像属性包括企业经营信息、规模信息、产品信息、团体类协议信息和非团体类协议信息；

基于所述表单，获取所述企业用户的决策人的画像属性，构建第二标签集，其中，所述企业用户的决策人的画像属性包括所述决策人的基本信息、财富信息、个人类协议信息。

5.根据权利要求1所述的目标企业用户筛选方法，其特征在于，所述对所述第一特征集和第二特征集中特征元素分别进行筛选处理，获得符合预设筛选条件的特征元素，构建当前样本对应的综合特征的步骤，具体包括：

对所述第一特征集和第二特征集中特征元素分别进行特征分箱处理，获取各特征元素对应的特征因子IV值；

基于预设特征因子IV值阈值和所述各特征元素对应的特征因子IV值，对所述第一特征集和第二特征集中特征元素进行数据清洗，获得符合初选条件的特征元素；

使用相关性分析法和主成分分析法，对所述符合初选条件的特征元素进行特征分析，获得符合终选条件的特征元素，构建当前样本对应的综合特征。

6.根据权利要求5所述的目标企业用户筛选方法，其特征在于，在所述对所述第一特征集和第二特征集中特征元素分别进行特征分箱处理，获取各特征元素对应的特征因子IV值的步骤之前，所述方法还包括：

根据预设赋值规则，对所述第一特征集和第二特征集中特征元素进行数值化赋值处理；

对数值化赋值处理结果中的极值，按照预设替换规则进行平滑替换，其中，所述极值包括极大值和极小值。