[發明專利]業務預測方法以及裝置

在審

• 申請號: 202010055569.3
• 申請日: 2020-01-17
• 公開（公告）號: CN111222631A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 鄭新萍
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 吳肖肖

本說明書提供業務預測方法以及裝置，其中所述業務預測方法包括：獲取歷史業務數據，并對所述歷史業務數據進行標準化處理獲得業務數據；基于所述業務數據以及與所述業務數據相關聯的關聯數據構建時間注意力張量；將所述時間注意力張量輸入至神經網絡對目標時間對應的業務數據進行預測，獲得所述神經網絡輸出的所述目標時間對應的業務預測數據；其中，所述神經網絡設有編碼層、解碼層和全連接層，所述時間注意力張量由所述編碼層進行編碼處理獲得業務特征，并經所述解碼層對所述業務特征進行解碼處理確定關聯特征，所述關聯特征由所述全連接層進行全連接處理獲得所述目標時間對應的業務預測數據。

技術領域

本說明書涉及數據處理技術領域，特別涉及一種業務預測方法。本說明書同時涉及一種業務預測裝置，一種計算設備，以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，更多的業務項目都開啟了高效率的業務數據處理模式，然而由于在一些特殊業務項目的場景中，還存在著效率低成本高的情況，例如在投資、交易、證券等場景中，為了能夠保證日間的頭寸余額和可用頭寸余額充足，通常會調撥比較多的超額準備金，用于在目標時間區間所調用。然而多調撥進去的資金往往存在著利率低成本高的問題，并且在基于歷史調用記錄進行調撥預測的過程中，通常根據緊鄰的前一段時間的數據以及前一段時間的預測值確定當前時間周期內的預測值，將會具有一定的局限性，并且依賴前一段時間(前一段時間是包含在當前時間周期內的時間節點)的數據(前一段時間的數據也是通過預測獲得的)可能造成一定的誤差累積問題，若前一段時間的預測結果出現偏差，會對當前時間周期內的預測結果產生更嚴重的影響，故亟需一種高效率、高精準的預測方法以解決上述問題。

發明內容

有鑒于此，本說明書實施例提供了一種業務預測方法。本說明書同時涉及一種業務預測裝置，一種計算設備，以及一種計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中存在的技術缺陷。

根據本說明書實施例的第一方面，提供了一種業務預測方法，包括：

獲取歷史業務數據，并對所述歷史業務數據進行標準化處理獲得業務數據；

基于所述業務數據以及與所述業務數據相關聯的關聯數據構建時間注意力張量；

將所述時間注意力張量輸入至神經網絡對目標時間對應的業務數據進行預測，獲得所述神經網絡輸出的所述目標時間對應的業務預測數據；

其中，所述神經網絡設有編碼層、解碼層和全連接層，所述時間注意力張量由所述編碼層進行編碼處理獲得業務特征，并經所述解碼層對所述業務特征進行解碼處理確定關聯特征，所述關聯特征由所述全連接層進行全連接處理獲得所述目標時間對應的業務預測數據。

可選的，所述基于所述業務數據以及與所述業務數據相關聯的關聯數據構建時間注意力張量，包括：

基于所述業務數據構建時間維度的第一業務注意力張量；

確定與所述業務數據相關聯的所述關聯數據，并基于所述關聯數據構建所述時間維度的第二業務注意力張量；

將所述第一業務注意力張量以及所述第二業務注意力張量拼接為所述時間注意力張量。

可選的，所述獲取歷史業務數據，并對所述歷史業務數據進行標準化處理獲得業務數據，包括：

獲取所述歷史業務數據，所述歷史業務數據由業務數據特征和業務數據特征值組成；

選擇所述歷史業務數據中缺少所述業務數據特征的子歷史業務數據組成第一業務數據，以及選擇所述歷史業務數據中缺少所述業務數據特征值的子歷史業務數據組成第二業務數據；

基于所述第一業務數據以及所述第二業務數據對所述歷史業務數據進行標準化處理獲得所述業務數據。