[發明專利]數據處理方法及系統

在審

• 申請號: 201811634561.1
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109726242A
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 李永博;田磊;馮紅星
• 申請（專利權）人: 陜西西部資信股份有限公司
• 主分類號: G06F16/25
• 分類號: G06F16/25
• 代理公司: 北京挺立專利事務所(普通合伙) 11265
• 代理人: 韓暢

本公開提供一種數據處理方法及系統，涉及通信領域，具體涉及大數據領域，能夠解決數據篩選時篩選模型兼容性差及無法保護篩選模型安全性的問題。具體技術方案為：首先用戶上傳自定義篩選模型，并在該篩選模型通過驗證之后作為預設篩選模型；再獲取用戶的數據篩選請求，通過預設篩選模型確定對應的數據指標；通過該數據指標獲取對應的用戶信用數據；最后通過預設篩選模型處理該用戶信用數據生成目標用戶數據。通過本公開提供的數據處理方法能夠兼容多種篩選模型，且能夠提高數據篩選傳輸過程中篩選模型、用戶數據的安全性。本發明用于數據篩選。

技術領域

本公開涉及通信領域，尤其涉及數據處理方法及系統。

背景技術

隨著社會發展及數據時代的到來，數據應用已經深入到各行各業，為了更好的，如何在海量數據中選出有價值的數據十分重要。

現有的數據篩選技術及方法主要由數據抽取、數據清理、數據加載三個部分組成。具有如下缺點：

1、在大數據環境下，現有技術中，為了實現用戶不同的數據篩選需求，需要定制化研發對應的數據篩選模型，所以無法實現不同數據篩選模型之間的兼容及適配。

2、現有技術中的篩選技術需要執行篩選的一方明確知道數據源、目標源的數據結構并及篩選轉換算法及模型，當需求方需要保護算法及模型時，現有技術方法無法應對。

發明內容

本公開實施例提供一種數據處理方法及系統，能夠解決數據篩選時篩選模型兼容性差及無法保護篩選模型安全性的問題。所述技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種數據處理方法，該方法包括：

獲取目標用戶數據篩選請求，用戶篩選請求，是指根據目標篩選結果確定對應的目標用戶數據；

根據預設篩選模型解析目標用戶數據篩選請求，確定目標指標數據；

根據目標指標數據，獲取目標用戶信用數據，用戶信用數據，是指，在用戶信用數據庫中確定符合目標指標數據的用戶信用數據；

根據預設篩選模型，處理目標用戶信用數據，生成目標用戶數據。

在一個實施例中，該方法在獲取目標用戶數據篩選請求之前，包括：

獲取用戶登陸信息并鑒權，當用戶登陸信息通過鑒權處理后，獲取篩選模型；

當篩選模型符合預設模型標準時，對篩選模型進行合規驗證；

當篩選模型通過合規驗證后，確定篩選模型為預設篩選模型，合規驗證包括：模型穩定性驗證和模型單參數驗證。

在一個實施例中，該方法在獲取篩選模型時，包括：

獲取輸入參數信息，輸入參數信息是基于用戶信用數據庫指標中指標數據類型及對應的數據值范圍確定的；

獲取預設數據處理規則，預設數據處理規則，包括，用戶信用評價數據指標化處理規則和指標數據與篩選結果之間的對應關系；

獲取輸出參數信息，輸出參數信息是指，根據預設數據處理規則處理輸入參數信息后輸出用戶信息數據和篩選結果數據；

根據輸入數據篩選規則、預設數據處理規則和輸出數據篩選規則，生成篩選模型。

在一個實施例中，該方法在當篩選模型符合預設模型標準時，包括；

根據預設數據指標范圍，驗證篩選模型的輸入數據；

當輸入數據符合預設數據指標范圍時，對篩選模型的輸出數據進行數據安全驗證；

當輸出數據通過數據安全驗證時，確定篩選模型符合預設模型標準。