[發明專利]數據特征的提取方法、業務對象分類方法及裝置

在審

• 申請號: 201911070812.2
• 申請日: 2019-11-05
• 公開（公告）號: CN112766293A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 劉洋
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 馮右明

本申請涉及一種數據特征的提取方法、業務對象分類方法及裝置，所述數據特征的提取方法包括：獲取資源轉移數據；根據資源轉移數據的轉移對象類型以及轉移時間點，確定在不同的轉移時間統計周期內，與不同轉移對象類型對應的資源轉移數據的資源轉移總量；利用資源轉移總量生成資源轉移圖譜；通過預先構建的圖像特征提取模型獲取資源轉移圖譜的圖像特征向量，將圖像特征向量確定為資源轉移數據的資源轉移特征向量，資源轉移特征向量用于構建機器學習模型。本申請提供的方案可以實現保留資源轉移數據在不同時間維度以及不同轉移對象類型間的交叉信息，提高了資源轉移數據的數據特征所涵蓋的信息量。

技術領域

本申請涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種數據特征的提取方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備，以及一種業務對象分類方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備。

背景技術

隨著大數據技術的發展，從數據中獲取數據特征有助于幫助人們對不同行業進行分析研究。例如，從用戶的支付數據中提取出特征數據有利于開發征信模型或營銷類模型。但是，傳統的針對用戶支付數據的特征提取，一般是從支付場景、支付頻次、支付貨幣類型等維度提取信息，所延伸出的特征信息量少、難以滿足后續人工智能模型的使用。

發明內容

基于此，有必要針對傳統的數據特征提取信息量小的技術問題，提供數據特征的提取方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備，以及一種業務對象分類方法、裝置、計算機可讀存儲介質和計算機設備。

一種數據特征的提取方法，包括：

獲取資源轉移數據；

根據所述資源轉移數據的轉移對象類型以及轉移時間點，確定在不同的轉移時間統計周期內，與不同轉移對象類型對應的資源轉移數據的資源轉移總量；

利用所述資源轉移總量生成資源轉移圖譜；

通過預先構建的圖像特征提取模型獲取所述資源轉移圖譜的圖像特征向量，將所述圖像特征向量確定為所述資源轉移數據的資源轉移特征向量；

根據所述資源轉移數據的資源轉移特征向量構建機器學習模型。

一種業務對象分類方法，包括：

獲取業務對象的資源轉移數據；

根據所述資源轉移數據的轉移對象類型以及轉移時間點，確定在不同的轉移時間統計周期內，與不同轉移對象類型對應的資源轉移數據的資源轉移總量；

利用所述資源轉移總量生成資源轉移圖譜；

通過預先構建的圖像特征提取模型獲取所述資源轉移圖譜的圖像特征向量，將所述圖像特征向量確定為所述資源轉移數據的資源轉移特征向量；

根據所述資源轉移特征向量對所述業務對象進行分類。

一種數據特征的提取裝置，所述裝置包括：

轉移數據獲取模塊，用于獲取資源轉移數據；

數據總量計算模塊，用于根據所述資源轉移數據的轉移對象類型以及轉移時間點，確定在不同是轉移時間統計周期內，與不同轉移對象類型對應的資源轉移數據的資源轉移總量；

圖譜生成模塊，用于利用所述資源轉移總量生成資源轉移圖譜；

特征數據獲取模塊，用于通過預先構建的圖像特征提取模型獲取所述資源轉移圖譜的圖像特征，將所述圖像特征確定為所述資源轉移數據的特征數據；

模型構建模塊，用于根據所述資源轉移數據的資源轉移特征向量構建機器學習模型

一種業務對象分類裝置，所述裝置包括：

轉移數據獲取模塊，用于獲取業務對象的資源轉移數據；