[发明专利]一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备在审
| 申请号： | 201911022456.7 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110782090A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 金卫;叶成;陈宁;周凯荣 | 申请（专利权）人： | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/12;G06N20/00 |
| 代理公司： | 11597 北京睿派知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 刘锋 |
| 地址： | 200331 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明实施例通过接收来自于程序调用接口的即时数据，至少一个处理器将所述即时特征数据输入到预先训练的机器学习模型，获取所述机器学习模型输出的在设定时间段内的各任务对应的超时概率，其中，所述机器学习模型包括各特征对应的权重系数，所述权重系数根据历史特征数据生成的；所述至少一个处理器根据所述超时概率，确定所述目标对象的压力值；响应于所述压力值大于或等于设定阈值，所述至少一个处理器确定所述目标对象超出负荷。通过上述方法，可以动态的调控机器学习模型中各特征对应的权重系数，提高预测目标对象的压力值的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习模型 权重系数 处理器 目标对象 超时 程序调用接口 可读存储介质 电子设备 历史特征 数据生成 特征数据 预测目标 数据处理 动态的 时间段 概率 输出 响应 调控 | ||
【主权项】：
1.一种数据处理的方法，其特征在于，该方法包括：/n接收来自于程序调用接口的即时数据，其中，所述即时数据包括目标对象的即时特征数据；/n通过至少一个处理器将所述即时特征数据输入到预先训练的机器学习模型，获取所述机器学习模型输出的在设定时间段内的各任务对应的超时概率，其中，所述机器学习模型包括各特征对应的权重系数，所述权重系数根据历史特征数据生成的；/n所述至少一个处理器根据所述超时概率，确定所述目标对象的压力值；/n响应于所述压力值大于或等于设定阈值，所述至少一个处理器确定所述目标对象超出负荷。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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