[发明专利]模型训练、票据交易预测方法、装置、存储介质及设备有效
| 申请号： | 201910694619.X | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110415119B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 过军军;赵杰;桑捷 | 申请（专利权）人： | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q10/04;G06K9/62;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王涛;任默闻 |
| 地址： | 100140 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了模型训练、票据交易预测方法、装置、存储介质及设备。模型训练方法包括：获取票据的历史交易数据、属性数据，预设指标的历史数据；将历史交易数据中的第一类票据和第二类票据分别标记为第一类样本和第二类样本；从预设指标的历史数据中，提取从第一类样本的开票时间至发生目标交易区间内的历史数据，以及从第二类样本的开票时间持续预设时长区间内的历史数据；基于提取出的预设指标的历史数据，构造时间序列特征；根据时间序列特征与票据的历史交易数据、属性数据，生成每个样本的特征数据；将每个样本的特征数据及样本类别标记输入预设机器学习算法中进行训练，得到票据交易行为预测模型。本申请可以提高机器学习模型的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 票据 交易 预测 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
1.一种票据交易行为预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取票据的历史交易数据、属性数据，及预设指标的历史数据；将所述历史交易数据中的第一类票据和第二类票据分别标记为第一类样本和第二类样本；从所述预设指标的历史数据中，提取从所述第一类样本的开票时间至发生目标交易区间内的历史数据，以及从所述第二类样本的开票时间持续所述预设时长区间内的历史数据；基于提取出的预设指标的历史数据，构造时间序列特征；根据时间序列特征与所述票据的历史交易数据、属性数据，生成每个样本的特征数据；将所述每个样本的特征数据及样本类别标记输入预设机器学习算法中进行训练，得到票据交易行为预测模型。
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