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[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)處理方法和裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910517844.6 申請日: 2019-06-14
公開(公告)號: CN110298742B 公開(公告)日: 2021-11-05
發(fā)明(設(shè)計)人: 曾偉雄;莫卉星;紀磊 申請(專利權(quán))人: 聯(lián)動優(yōu)勢科技有限公司
主分類號: G06Q40/02 分類號: G06Q40/02;G06Q10/04
代理公司: 北京同達信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291 代理人: 黃志華
地址: 100082 北京市海淀*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)處理 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種數(shù)據(jù)處理方法,其特征在于,所述方法包括:

讀取存儲的指定用戶的上一統(tǒng)計周期的消費極值、最近的一條消費交易數(shù)據(jù)以及獲取衰減因子;其中,若指定用戶在指定時間點之前沒有消費交易數(shù)據(jù),則所述上一統(tǒng)計周期的消費極值為默認值;其中所述指定時間點是指上一統(tǒng)計周期的開始時間點;

根據(jù)讀取的所述上一統(tǒng)計周期的消費極值、所述最近的一條消費交易數(shù)據(jù)以及所述衰減因子,計算所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù);

根據(jù)所述上一統(tǒng)計周期的消費極值和所述當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù),確定所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的消費極值;

將得到的所述當前統(tǒng)計周期的消費極值作為預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù),通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行風控預測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取衰減因子,具體包括:

當所述當前統(tǒng)計周期大于設(shè)定時間時,確定所述衰減因子為其取值范圍內(nèi)的最大值;

當所述當前統(tǒng)計周期小于或等于設(shè)定時間時,確定所述衰減因子為所述當前統(tǒng)計周期與所述設(shè)定時間進行除法計算,得到的數(shù)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)讀取的所述上一統(tǒng)計周期的消費極值、所述最近的一條消費交易數(shù)據(jù)以及所述衰減因子,計算所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù)包括:

將所述衰減因子作為所述指定用戶的最近的一條消費交易數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù);

將所述衰減因子的取值范圍內(nèi)的最大值減去所述衰減因子得到的結(jié)果作為所述上一統(tǒng)計周期的消費極值的權(quán)重系數(shù);

對所述上一統(tǒng)計周期的消費極值和所述最近的一條消費交易數(shù)據(jù)進行加權(quán)求和,得到指定用戶在當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要1所述的方法,其特征在于,所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的消費極值包括:極大值以及極小值中的至少一種。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,還包括:

將所述當前統(tǒng)計周期的消費極值更新為上一統(tǒng)計周期的消費極值。

6.一種數(shù)據(jù)處理裝置,其特征在于,所述裝置包括:

參數(shù)獲取模塊,用于讀取存儲的指定用戶的上一統(tǒng)計周期的消費極值、最近的一條消費交易數(shù)據(jù)以及獲取衰減因子;其中,若指定用戶在指定時間點之前沒有消費交易數(shù)據(jù),則所述上一統(tǒng)計周期的消費極值為默認值;其中所述指定時間點是指上一統(tǒng)計周期的開始時間點;

計算模塊,用于根據(jù)讀取的所述上一統(tǒng)計周期的消費極值、所述最近的一條消費交易數(shù)據(jù)以及所述衰減因子,計算所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù);

確定模塊,用于根據(jù)所述上一統(tǒng)計周期的消費極值和所述當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù),確定所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的消費極值;

輸入模塊,用于將得到的所述當前統(tǒng)計周期的消費極值作為預先建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù),通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行風控預測。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述參數(shù)獲取模塊,具體用于根據(jù)以下方式獲取衰減因子:

當所述當前統(tǒng)計周期大于設(shè)定時間時,確定所述衰減因子為其取值范圍內(nèi)的最大值;

當所述當前統(tǒng)計周期小于或等于設(shè)定時間時,確定所述衰減因子為所述當前統(tǒng)計周期與所述設(shè)定時間進行除法計算,得到的數(shù)值。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述計算模塊包括:

第一賦值單元,用于將所述衰減因子作為所述指定用戶的最近的一條消費交易數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù);

第二賦值單元,用于將所述衰減因子的取值范圍內(nèi)的最大值減去所述衰減因子得到的結(jié)果作為所述上一統(tǒng)計周期的消費極值的權(quán)重系數(shù);

加權(quán)求和單元,用于對所述上一統(tǒng)計周期的消費極值和所述最近的一條消費交易數(shù)據(jù)進行加權(quán)求和得到指定用戶在當前統(tǒng)計周期的平均消費數(shù)據(jù)。

9.根據(jù)權(quán)利要6所述的裝置,其特征在于,所述指定用戶在當前統(tǒng)計周期的消費極值包括:極大值以及極小值中的至少一種。

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2、支持發(fā)明專利 、實用新型專利、外觀設(shè)計專利(升級中);

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