[發(fā)明專利]虛擬資源分配、模型建立、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710890033.1
• 申請(qǐng)日: 2017-09-27
• 公開（公告）號(hào): CN109559214A
• 公開（公告）日: 2019-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周俊;李小龍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司
• 主分類號(hào): G06Q40/02
• 分類號(hào): G06Q40/02;G06N3/08
• 代理公司: 北京博思佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

公開一種虛擬資源分配方法，包括：接收多個(gè)數(shù)據(jù)提供方上傳的若干用戶的評(píng)估結(jié)果；其中，所述評(píng)估結(jié)果為各數(shù)據(jù)提供方基于自己的評(píng)估模型對(duì)用戶分別進(jìn)行評(píng)估后得到；將各數(shù)據(jù)提供方上傳的評(píng)估結(jié)果作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建出若干訓(xùn)練樣本，每一條訓(xùn)練樣本包含同一個(gè)用戶在所述各數(shù)據(jù)提供方的評(píng)估結(jié)果；其中，所述訓(xùn)練樣本根據(jù)用戶對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際執(zhí)行情況被標(biāo)定了標(biāo)簽；基于所述若干訓(xùn)練樣本以及各個(gè)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的模型中的各變量的系數(shù)作為各數(shù)據(jù)提供方貢獻(xiàn)度，基于各數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)度為各數(shù)據(jù)提供方分配虛擬資源。

技術(shù)領(lǐng)域

本說(shuō)明書涉及計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，尤其涉及一種虛擬資源分配、模型的建立、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)化和透明化已經(jīng)成為不可阻擋的大趨勢(shì)。對(duì)于一些面向用戶提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的服務(wù)平臺(tái)而言，可以通過采集用戶日常產(chǎn)生的服務(wù)數(shù)據(jù)，收集到海量的用戶數(shù)據(jù)。而這些用戶數(shù)據(jù)對(duì)于服務(wù)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)方來(lái)說(shuō)，是非常珍貴的“資源”，服務(wù)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)方可以通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，基于這些“資源”來(lái)構(gòu)建用戶評(píng)估模型，并利用該用戶評(píng)估模型對(duì)用戶進(jìn)行評(píng)估決策。

例如，在信貸發(fā)放的場(chǎng)景下，可以從海量的用戶數(shù)據(jù)中提取出若干個(gè)維度的數(shù)據(jù)特征，并基于提取出的這些特征構(gòu)建訓(xùn)練樣本，通過特定的機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練來(lái)創(chuàng)建用戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，然后使用該用戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)用戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果來(lái)決策該用戶是否為風(fēng)險(xiǎn)用戶，進(jìn)而決定是否需要向用戶發(fā)放貸款。

發(fā)明內(nèi)容

本說(shuō)明書提出一種虛擬資源分配方法，包括：

接收多個(gè)數(shù)據(jù)提供方上傳的若干用戶的評(píng)估結(jié)果；其中，所述評(píng)估結(jié)果為各數(shù)據(jù)提供方基于自己的評(píng)估模型對(duì)用戶分別進(jìn)行評(píng)估后得到；

將各數(shù)據(jù)提供方上傳的評(píng)估結(jié)果作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建出若干訓(xùn)練樣本，每一條訓(xùn)練樣本包含同一個(gè)用戶在所述各數(shù)據(jù)提供方的評(píng)估結(jié)果；其中，所述訓(xùn)練樣本根據(jù)用戶對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際執(zhí)行情況被標(biāo)定了標(biāo)簽；

基于所述若干訓(xùn)練樣本以及各個(gè)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的模型中的各變量的系數(shù)作為各數(shù)據(jù)提供方貢獻(xiàn)度，基于各數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)度為各數(shù)據(jù)提供方分配虛擬資源。

可選的，所述訓(xùn)練好的模型為線性模型。

可選的，為各數(shù)據(jù)提供方分配的所述虛擬資源的數(shù)量，與各數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)度成正比。

可選的，還包括：

接收多個(gè)數(shù)據(jù)提供方上傳的針對(duì)某一個(gè)用戶的評(píng)估結(jié)果，將所述評(píng)估結(jié)果輸入所述訓(xùn)練好的模型中，得到該用戶的最終的評(píng)估結(jié)果。

可選的，所述虛擬資源為向各數(shù)據(jù)提供方發(fā)放的用戶數(shù)據(jù)使用資金。

可選的，所述評(píng)估模型為用戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；所述評(píng)估結(jié)果為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；所述標(biāo)簽指示用戶是否為風(fēng)險(xiǎn)用戶。

本說(shuō)明書還提出一種虛擬資源分配裝置，包括：

接收模塊，接收多個(gè)數(shù)據(jù)提供方上傳的若干用戶的評(píng)估結(jié)果；其中，所述評(píng)估結(jié)果為各數(shù)據(jù)提供方基于自己的評(píng)估模型對(duì)用戶分別進(jìn)行評(píng)估后得到；

訓(xùn)練模塊，將各數(shù)據(jù)提供方上傳的評(píng)估結(jié)果作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建出若干訓(xùn)練樣本，每一條訓(xùn)練樣本包含同一個(gè)用戶在所述各數(shù)據(jù)提供方的評(píng)估結(jié)果；其中，所述訓(xùn)練樣本根據(jù)用戶對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際執(zhí)行情況被標(biāo)定了標(biāo)簽；

分配模塊，基于所述若干訓(xùn)練樣本以及各個(gè)訓(xùn)練樣本的標(biāo)簽對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的模型中的各變量的系數(shù)作為各數(shù)據(jù)提供方貢獻(xiàn)度，基于各數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)度為各數(shù)據(jù)提供方分配虛擬資源。

可選的，所述訓(xùn)練好的模型為線性模型。

可選的，為各數(shù)據(jù)提供方分配的所述虛擬資源的數(shù)量，與各數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)度成正比。