[發(fā)明專利]業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010319159.5
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111523678A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 南曉杰;王逸聰;曹大瀛;勵強超;仲杉
• 申請（專利權(quán)）人: 京東數(shù)字科技控股有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 張娜;臧建明

本申請實施例提供的業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過采用業(yè)務(wù)處理模型對待處理的業(yè)務(wù)請求所對應(yīng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行處理，得到業(yè)務(wù)處理模型的目標(biāo)變量的預(yù)測結(jié)果，并采用預(yù)設(shè)局部解釋方式對目標(biāo)變量的預(yù)測結(jié)果進行解釋處理，得到與目標(biāo)變量的預(yù)測結(jié)果對應(yīng)的局部業(yè)務(wù)解釋。可見，本申請實施例中通過將機器學(xué)習(xí)模型與模型解釋相結(jié)合的方式，使得機器學(xué)習(xí)模型白盒化，得到關(guān)于機器學(xué)習(xí)模型的相關(guān)業(yè)務(wù)解釋信息，提高了機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性，一方面提高了模型可信度，有利于提高機器學(xué)習(xí)模型在對模型可解釋性要求較高的技術(shù)領(lǐng)域的利用率；另一方面還以便于結(jié)合上述業(yè)務(wù)解釋信息來確定適合待處理的業(yè)務(wù)的用戶群。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請實施例涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)技術(shù)得到越來越廣泛的應(yīng)用。

現(xiàn)有技術(shù)中，許多機器學(xué)習(xí)模型是黑箱子模型，無法去感知它內(nèi)部的工作狀態(tài)，可解釋性比較差。對于互聯(lián)網(wǎng)金融、電子商務(wù)等對模型可解釋性要求較高的領(lǐng)域，現(xiàn)有的黑箱子模型存在可解釋性比較差，導(dǎo)致模型可信度較低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供一種業(yè)務(wù)的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中黑箱子模型的可解釋性比較差，導(dǎo)致模型可信度較低的問題。

第一方面，本申請實施例提供一種業(yè)務(wù)的處理方法，包括：

根據(jù)待處理的業(yè)務(wù)請求，獲取與業(yè)務(wù)處理模型相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

采用所述業(yè)務(wù)處理模型對所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行處理，得到所述業(yè)務(wù)處理模型的目標(biāo)變量的預(yù)測結(jié)果；

采用預(yù)設(shè)局部解釋方式對所述目標(biāo)變量的預(yù)測結(jié)果進行解釋處理，得到與所述目標(biāo)變量的預(yù)測結(jié)果對應(yīng)的局部業(yè)務(wù)解釋；其中，所述預(yù)設(shè)局部解釋方式是指用于確定所述預(yù)測結(jié)果對應(yīng)的局部業(yè)務(wù)解釋的計算方式。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

獲取所述待處理的業(yè)務(wù)對應(yīng)的專家性解釋和預(yù)設(shè)模型解釋；

根據(jù)所述專家性解釋和/或所述預(yù)設(shè)模型解釋，判斷所述局部業(yè)務(wù)解釋是否符合業(yè)務(wù)邏輯。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

在確定所述局部業(yè)務(wù)解釋符合業(yè)務(wù)邏輯時，獲取所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的各特征對所述預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)度；

將所述各特征對所述預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)度中大于預(yù)設(shè)貢獻(xiàn)度的各貢獻(xiàn)度所對應(yīng)的特征作為優(yōu)化特征；

基于所述優(yōu)化特征，確定與所述待處理的業(yè)務(wù)相關(guān)的用戶群。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

在確定所述局部業(yè)務(wù)解釋不符合業(yè)務(wù)邏輯時，根據(jù)所述預(yù)設(shè)模型解釋中的全局業(yè)務(wù)解釋重新確定與所述業(yè)務(wù)處理模型相關(guān)的待獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；其中，所述待獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)用于指示與所述業(yè)務(wù)處理模型相關(guān)的待獲取的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述業(yè)務(wù)處理模型的獲取方式包括：

獲取樣本數(shù)據(jù)，并對所述樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

根據(jù)所述預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)對預(yù)配置的初始化業(yè)務(wù)處理模型進行訓(xùn)練，得到所述業(yè)務(wù)處理模型。

在一種可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

采用預(yù)設(shè)全局解釋方式對所述預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)進行解釋處理，并根據(jù)解釋結(jié)果確定與所述業(yè)務(wù)處理模型相關(guān)的待獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；其中，所述待獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)用于指示與所述業(yè)務(wù)處理模型相關(guān)的待獲取的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型。