[發(fā)明專利]一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011148696.4
• 申請(qǐng)日: 2020-10-23
• 公開（公告）號(hào): CN112256760B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于沃良;麻曉珍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/28;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市世聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

本申請(qǐng)屬于人工智能領(lǐng)域，涉及一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)請(qǐng)求確定模型信息和第一用戶信息，并獲取預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表；根據(jù)模型信息從模型服務(wù)器中獲取預(yù)生成的數(shù)據(jù)挖掘模型，并根據(jù)第一用戶信息在模型服務(wù)器中配置對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)資源；基于預(yù)測(cè)資源和數(shù)據(jù)挖掘模型生成數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型文件并發(fā)送至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器，以在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器上運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘模型，根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表獲取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。此外，本申請(qǐng)還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘模型生成和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)過(guò)程中獲取的數(shù)據(jù)中的隱私信息可存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈中。本申請(qǐng)能夠?qū)崿F(xiàn)一鍵生成數(shù)據(jù)挖掘模型以及一鍵實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)部署。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著科技的發(fā)展，人工智能已融入到生活中的方方面面，各行業(yè)借用人工智能對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，一方面建模過(guò)程過(guò)于專業(yè)和復(fù)雜，訓(xùn)練一個(gè)可用有效的模型需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型效果改進(jìn)等流程，對(duì)于非專業(yè)建模人員來(lái)說(shuō)會(huì)遇到很大障礙，另一方面業(yè)務(wù)知識(shí)門檻高，專業(yè)建模人員對(duì)業(yè)務(wù)的理解不夠?qū)е陆⒌哪Ｐ屯诰蛐实汀?/p>

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例的目的在于提出一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中建立數(shù)據(jù)挖掘模型復(fù)雜、建立的數(shù)據(jù)挖掘模型挖掘效率低的問(wèn)題。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，采用了如下所述的技術(shù)實(shí)施例：

一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法，包括下述步驟：

接收數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)請(qǐng)求，根據(jù)所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)請(qǐng)求確定模型信息和第一用戶信息，并從數(shù)據(jù)處理服務(wù)器內(nèi)的全量數(shù)據(jù)表中獲取預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表，其中所述全量數(shù)據(jù)表由至少兩個(gè)初始數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)形成；

根據(jù)所述模型信息從模型服務(wù)器中獲取預(yù)生成的數(shù)據(jù)挖掘模型，并根據(jù)所述第一用戶信息在所述模型服務(wù)器中配置對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)資源；

基于所述預(yù)測(cè)資源和所述數(shù)據(jù)挖掘模型生成數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型文件，將其發(fā)送至至少一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器，以在所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器上運(yùn)行所述數(shù)據(jù)挖掘模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表從所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器獲取對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)入模特征的特征值輸入所述數(shù)據(jù)挖掘模型，得到待預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量的數(shù)據(jù)值，完成數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)；

其中，所述數(shù)據(jù)挖掘模型的生成過(guò)程包括：

接收建模請(qǐng)求，根據(jù)所述建模請(qǐng)求確定模型算法信息和第二用戶信息，并從所述全量數(shù)據(jù)表中獲取建模所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)表；根據(jù)所述第二用戶信息在所述模型服務(wù)器中配置對(duì)應(yīng)的建模資源，并根據(jù)所述模型算法信息從所述模型服務(wù)器中確定待訓(xùn)練的模型框架，以及基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)表提取建模入模特征和建模目標(biāo)變量；基于所述建模資源，通過(guò)所述待訓(xùn)練的模型框架、所述建模入模特征和所述建模目標(biāo)變量進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成所述數(shù)據(jù)挖掘模型。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)裝置，采用了如下所述的技術(shù)實(shí)施例：

一種數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)裝置，包括：數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)信息獲取模塊、預(yù)測(cè)配置模塊、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊和模型生成模塊；

所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)信息獲取模塊用于接收數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)請(qǐng)求，根據(jù)所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)請(qǐng)求確定模型信息和第一用戶信息，并從數(shù)據(jù)處理服務(wù)器內(nèi)的全量數(shù)據(jù)表中獲取預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表，其中所述全量數(shù)據(jù)表由至少兩個(gè)初始數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)形成；

所述預(yù)測(cè)配置模塊用于根據(jù)所述模型信息從模型服務(wù)器中獲取通過(guò)所述模型生成模塊預(yù)生成的數(shù)據(jù)挖掘模型，并根據(jù)所述第一用戶信息在所述模型服務(wù)器中配置對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)資源；

所述數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊用于基于所述預(yù)測(cè)資源和所述數(shù)據(jù)挖掘模型生成數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型文件，將其發(fā)送至至少一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器，以在所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器上運(yùn)行所述數(shù)據(jù)挖掘模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表從所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器獲取對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)入模特征的特征值輸入所述數(shù)據(jù)挖掘模型，得到待預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量的數(shù)據(jù)值，完成數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)；