[發明專利]流量分發模型的訓練方法、流量分發方法及裝置

有效

• 申請號: 202110769772.1
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113507419B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 詹振國;李文舉;徐春艷
• 申請（專利權）人: 工銀科技有限公司;中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: H04L47/10
• 分類號: H04L47/10
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 吳夢圓

1.一種流量分發模型的訓練方法，包括：

獲取初始樣本數據集，其中，所述初始樣本數據集中的初始樣本包括用戶信息以及與所述用戶信息對應的歷史流量分發信息；

基于所述初始樣本數據集，根據預設規則生成訓練樣本數據集，包括：將所述初始樣本數據集與預先配置的特征整合表進行匹配，生成第一樣本數據集，其中，所述第一樣本數據集包括與同一用戶對應的多個第一樣本；對所述第一樣本數據集進行數據整合，生成第二樣本數據集，其中，所述第二樣本數據集中的每個第二樣本對應一個用戶；對所述第二樣本數據集進行數據處理，生成所述訓練樣本數據集；其中，所述訓練樣本數據集中的訓練樣本包括用戶特征數據以及與所述用戶特征數據對應的歷史流量分發數據，其中，所述訓練樣本數據集還包括與所述訓練樣本對應的標簽信息，所述標簽信息表征所述歷史流量分發成功結果；

利用所述訓練樣本數據集訓練待訓練的流量分發模型，得到訓練完成的流量分發模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第二樣本包括第一預設字符信息；

所述對所述第二樣本數據集進行數據處理，生成所述訓練樣本數據集包括：

利用獨熱編碼算法處理所述第二樣本數據集中的第二樣本，以便將所述第二樣本中的所述第一預設字符信息轉換為第二預設字符信息，生成第三樣本數據集；

對所述第三樣本數據集中的第三樣本進行數據標準化處理，生成所述訓練樣本數據集。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用所述訓練樣本數據集訓練待訓練的流量分發模型，得到訓練完成的流量分發模型包括：

將所述訓練樣本數據集劃分為訓練集和驗證集；

利用所述訓練集訓練所述待訓練的流量分發模型，得到待驗證的流量分發模型；

將所述驗證集輸入所述待驗證的流量分發模型，輸出預測流量分發結果；

根據所述預測流量分發結果和所述標簽信息得到驗證結果，在所述驗證結果滿足預設條件的情況下，輸出訓練完成的流量分發模型，其中，所述驗證結果表征所述預測流量分發結果與所述標簽信息的匹配程度。

4.根據權利要求3或1所述的方法，其中，所述待訓練的流量分發模型包括基于LightGBM算法框架構建得到的模型，其中，在訓練所述待訓練的流量分發模型時，使用梯度提升迭代決策樹算法。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述用戶信息包括用戶基本信息、用戶金融特征信息以及用戶法律特征信息。

6.一種流量分發方法，包括：

獲取待分發樣本信息，其中，所述待分發樣本信息包括用戶信息；

根據所述待分發樣本信息生成待分發樣本數據，其中，所述待分發樣本數據包括用戶數據；

將所述待分發樣本數據輸入流量分發模型，輸出流量分發結果，所述流量分發結果表征將所述用戶信息分發給多個流量接收方中的目標流量接收方，其中，所述流量分發模型由權利要求1至5任一項所述的流量分發模型的訓練方法訓練得到。

7.一種流量分發模型的訓練裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取初始樣本數據集，其中，所述初始樣本數據集中的初始樣本包括用戶信息以及與所述用戶信息對應的歷史流量分發信息；

第一生成模塊，用于基于所述初始樣本數據，根據預設規則生成訓練樣本數據集，包括：將所述初始樣本數據集與預先配置的特征整合表進行匹配，生成第一樣本數據集，其中，所述第一樣本數據集包括與同一用戶對應的多個第一樣本；對所述第一樣本數據集進行數據整合，生成第二樣本數據集，其中，所述第二樣本數據集中的每個第二樣本對應一個用戶；對所述第二樣本數據集進行數據處理，生成所述訓練樣本數據集；其中，所述訓練樣本數據集中的訓練樣本包括用戶特征數據以及與所述用戶特征數據對應的歷史流量分發數據，其中，所述訓練樣本數據集還包括與所述訓練樣本對應的標簽信息，所述標簽信息表征所述歷史流量分發成功結果；以及

訓練模塊，用于利用所述訓練樣本數據集訓練待訓練的流量分發模型，得到訓練完成的流量分發模型。