[發(fā)明專利]評分卡模型衍生標簽生成方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911096223.1
• 申請日: 2019-11-11
• 公開（公告）號: CN110879821A
• 公開（公告）日: 2020-03-13
• 發(fā)明（設計）人: 楊良志;白琳;汪志新;周光輝;張奇;張卓
• 申請（專利權）人: 彩訊科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06K9/62;G06Q10/06
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種評分卡模型衍生標簽生成方法，其特征在于，包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)；

通過關聯(lián)分析獲取所述樣本數(shù)據(jù)的分析參數(shù)；

通過預設規(guī)則獲取所述分析參數(shù)的排序參數(shù)；

根據(jù)所述排序參數(shù)對所述樣本數(shù)據(jù)進行分箱操作，生成樣本衍生標簽；

根據(jù)所述樣本衍生標簽生成評分卡模型的衍生標簽。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過關聯(lián)分析獲取所述樣本數(shù)據(jù)的分析參數(shù)包括：

通過Apriori關聯(lián)算法獲取所述樣本數(shù)據(jù)的分析參數(shù)。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析參數(shù)包括：支持度、置信度、覆蓋度、力度、提升度和利用度中的一種或多種。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過預設規(guī)則獲取所述分析參數(shù)的排序參數(shù)包括：

通過熵權法獲取所述分析參數(shù)的排序參數(shù)。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述樣本衍生標簽生成評分卡模型的衍生標簽包括：

判斷預設評分卡模型數(shù)據(jù)是否在所述樣本衍生標簽確定的范圍內(nèi)；

若預設評分卡模型數(shù)據(jù)在所述樣本衍生標簽確定的范圍內(nèi)，則將所述樣本衍生標簽作為評分卡模型的衍生標簽。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過關聯(lián)分析獲取所述樣本數(shù)據(jù)的分析參數(shù)之前，還包括：

對所述樣本數(shù)據(jù)進行預處理。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述樣本衍生標簽生成評分卡模型的衍生標簽之后，還包括：

對所述衍生標簽進行邏輯回歸計算以確定包括所述衍生標簽后的評分卡模型的性能。

8.一種評分卡模型衍生標簽生成裝置，其特征在于，包括：

樣本數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取樣本數(shù)據(jù)；

分析參數(shù)獲取模塊，用于通過關聯(lián)分析獲取所述樣本數(shù)據(jù)的分析參數(shù)；

排序參數(shù)獲取模塊，用于通過預設規(guī)則獲取所述分析參數(shù)的排序參數(shù)；

樣本衍生標簽生成模塊，用于根據(jù)所述排序參數(shù)對所述樣本數(shù)據(jù)進行分箱操作，生成樣本衍生標簽；

評分卡模型衍生標簽生成模塊，用于根據(jù)所述樣本衍生標簽生成評分卡模型的衍生標簽。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)如權利要求1-7中任一項所述的評分卡模型衍生標簽生成方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-7中任一所述的評分卡模型衍生標簽生成方法。