[發(fā)明專利]基于數(shù)據(jù)挖掘的社保數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910171606.4
• 申請日: 2019-03-07
• 公開（公告）號: CN110008250A
• 公開（公告）日: 2019-07-12
• 發(fā)明（設計）人: 陳嫻嫻;阮曉雯;徐亮
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q40/08
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧;劉剛

本申請涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的社保數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計算機設備。所述方法包括：接收終端發(fā)送的資源獲取請求，資源獲取請求包括請求類型和請求信息；根據(jù)資源獲取請求和請求信息獲取多個社保數(shù)據(jù)，社保數(shù)據(jù)包括多個字段數(shù)據(jù)；對社保數(shù)據(jù)對應的多個字段數(shù)據(jù)進行向量化，得到多個字段數(shù)據(jù)對應的特征向量；根據(jù)預設算法計算多個特征向量之間的相似度，提取出相似度達到預設閾值的特征向量；根據(jù)請求類型獲取預設的數(shù)據(jù)分析模型，通過數(shù)據(jù)分析模型對提取的特征向量進行分析，得到對應的分析結(jié)果數(shù)據(jù)；將分析結(jié)果數(shù)據(jù)推送至對應的終端。采用本方法能夠有效對社保數(shù)據(jù)進行挖掘，并有效地提高社保數(shù)據(jù)的分析效率和準確率。

技術(shù)領域

本申請涉及計算機技術(shù)領域，特別是涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的社保數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計算機設備。

背景技術(shù)

隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展，社會保險成為了民生經(jīng)濟的重要組成部分。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，社會保險人員登記、社會保險金征收、社會保險金償付等各個業(yè)務流程已經(jīng)全部實現(xiàn)網(wǎng)絡化和信息化，社保業(yè)務系統(tǒng)也積累了大量的社保數(shù)據(jù)。

現(xiàn)有的對社保數(shù)據(jù)進行挖掘的方式中，大多的只是對社保數(shù)據(jù)進行查詢以及簡單的數(shù)據(jù)處理，對這些大量的社保數(shù)據(jù)沒有進行更深層次的分析和挖掘。且大量的社保數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大，信息度繁雜冗余，在對大量的社保數(shù)據(jù)進行挖掘和分析時，大量的社保數(shù)據(jù)極易存在挖掘度深度不夠、流程混亂等情況，導致數(shù)據(jù)挖掘的效率和準確率較低。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠有效挖掘出社保數(shù)據(jù)中有價值的信息，并有效地提高社保數(shù)據(jù)的分析效率和準確率的基于數(shù)據(jù)挖掘的社保數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計算機設備。

一種基于數(shù)據(jù)挖掘的社保數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：

接收終端發(fā)送的資源獲取請求，所述資源獲取請求包括請求類型和請求信息；

根據(jù)所述資源獲取請求和請求信息獲取多個社保數(shù)據(jù)，所述社保數(shù)據(jù)包括多個字段數(shù)據(jù)；

對所述社保數(shù)據(jù)對應的多個字段數(shù)據(jù)進行向量化，得到多個字段數(shù)據(jù)對應的特征向量；

根據(jù)預設算法計算多個特征向量之間的相似度，提取出所述相似度達到預設閾值的特征向量；

根據(jù)所述請求類型獲取預設的數(shù)據(jù)分析模型，通過所述數(shù)據(jù)分析模型對提取的特征向量進行分析，得到對應的分析結(jié)果數(shù)據(jù)；

將所述分析結(jié)果數(shù)據(jù)推送至對應的終端。

在其中一個實施例中，所述對所述社保數(shù)據(jù)對應的多個字段數(shù)據(jù)進行向量化的步驟，包括：獲取預設的語料庫，根據(jù)所述社保數(shù)據(jù)從所述語料庫中獲取相關聯(lián)的語料數(shù)據(jù)；獲取預設的向量訓練模型，通過所述向量訓練模型對所述社保數(shù)據(jù)和所述語料數(shù)據(jù)進行詞向量計算和訓練，得到對應的多個詞向量；根據(jù)預設算法將所述詞向量轉(zhuǎn)換為對應的特征向量。

在其中一個實施例中，所述根據(jù)預設算法計算多個特征向量之間的相似度，提取出相似度達到預設閾值的特征向量步驟，包括：根據(jù)預設的目標函數(shù)計算多個特征向量的多個維度值；根據(jù)預設的距離算法和所述維度值計算多個特征向量之間的相似度；提取出所述相似度達到預設閾值的特征向量。

在其中一個實施例中，通過所述數(shù)據(jù)分析模型對提取的特征向量進行分析的步驟，包括：通過所述數(shù)據(jù)分析模型計算出多個特征向量的分布值和字段飽和度；對多個特征向量進行統(tǒng)計篩查，提取達到預設飽和值的特征向量；根據(jù)預設的語義分析算法，對提取出的特征向量進行分析，得到特征向量的權(quán)重；根據(jù)所述特征向量的分布值和字段飽和度以及權(quán)重進行分析，得到所述特征向量對應多個類型的指標數(shù)據(jù)和對應的數(shù)值；根據(jù)所述多個類型的指標數(shù)據(jù)和對應的數(shù)值生成分析結(jié)果數(shù)據(jù)。