[發明專利]一種用戶識別方法和裝置

有效

• 申請號: 202110338740.6
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN112950359B
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 鄧強;史博慧
• 申請（專利權）人: 建信金融科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q40/04;G06N20/00
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 張一軍;李陽

1.一種用戶識別方法，其特征在于，包括：

通過調用預設的數據接口，從數據倉庫中獲取用戶數據；

基于所述用戶數據，根據預設的客群分類組件確定所屬客群，以匹配所屬客群對應的識別模型；

調用識別模型引擎，選取數據采集時點，以獲取所述用戶的歷史數據，進而根據所述歷史數據計算得到所述用戶的評分結果，將評分結果符合預設匹配條件的用戶數據推送至第三方營銷平臺；

其中，根據預設的客群分類組件確定所屬客群，包括：

根據所述用戶數據，向征信數據庫服務器發送數據請求，進而判斷接收的處理結果是否存在第一目標屬性值，若是則確定所屬第一客群；若否則調用存儲的第二目標屬性表，判斷是否存在所述用戶數據，如果是則確定所屬第二客群，如果否則確定所屬第三客群。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過調用預設的數據接口，從數據倉庫中獲取用戶數據之后，包括：

調用預設的篩選組件，對獲取的用戶數據進行過濾，以生成待識別的用戶數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述用戶的歷史數據，包括：

根據所述識別模型，獲取相應的配置信息，進而通過預設的時間窗口對不同類型的配置信息計算各窗口內相應的統計變量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

調用識別模型的評價引擎，根據預設的評價模型和穩定性驗證模型對各個客群對應的識別模型進行處理；

待監控到處理結果不符合預設的目標條件時，觸發模型訓練程序，以對識別模型的參數進行調整。

5.根據權利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，還包括：

基于lightGBM模型，分別對各種客群進行機器學習，以訓練得到對應的識別模型，進而構建識別模型引擎。

6.一種用戶識別裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于通過調用預設的數據接口，從數據倉庫中獲取用戶數據；

處理模塊，用于基于所述用戶數據，根據預設的客群分類組件確定所屬客群，以匹配所屬客群對應的識別模型；調用識別模型引擎，選取數據采集時點，以獲取所述用戶的歷史數據，進而根據所述歷史數據計算得到所述用戶的評分結果，將評分結果符合預設匹配條件的用戶數據推送至第三方營銷平臺；

其中，處理模塊根據預設的客群分類組件確定所屬客群，包括：

根據所述用戶數據，向征信數據庫服務器發送數據請求，進而判斷接收的處理結果是否存在第一目標屬性值，若是則確定所屬第一客群；若否則調用存儲的第二目標屬性表，判斷是否存在所述用戶數據，如果是則確定所屬第二客群，如果否則確定所屬第三客群。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，獲取模塊通過調用預設的數據接口，從數據倉庫中獲取用戶數據之后，包括：

調用預設的篩選組件，對獲取的用戶數據進行過濾，以生成待識別的用戶數據。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，處理模塊獲取所述用戶的歷史數據，包括：

根據所述識別模型，獲取相應的配置信息，進而通過預設的時間窗口對不同類型的配置信息計算各窗口內相應的統計變量。

9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括：

監控模塊，用于調用識別模型的評價引擎，根據預設的評價模型和穩定性驗證模型對各個客群對應的識別模型進行處理；待監控到處理結果不符合預設的目標條件時，觸發模型訓練程序，以對識別模型的參數進行調整。

10.根據權利要求6-9任一所述的裝置，其特征在于，處理模塊，還用于：

基于lightGBM模型，分別對各種客群進行機器學習，以訓練得到對應的識別模型，進而構建識別模型引擎。