[發明專利]數據識別方法以及裝置

在審

• 申請號: 202110792112.5
• 申請日: 2021-07-13
• 公開（公告）號: CN113485993A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 牛弘
• 申請（專利權）人: 浙江網商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/28;G06F16/22;G06N3/08
• 代理公司: 北京智信禾專利代理有限公司 11637
• 代理人: 李曉慶

本說明書實施例提供數據識別方法以及裝置，其中所述數據識別方法包括：數據采集模塊、模型訓練模塊以及數據識別模塊，所述模型訓練模塊從所述數據采集模塊獲取目標項目的歷史訓練數據進行模型訓練，獲得數據識別模型；所述數據識別模塊從所述數據采集模塊獲取所述目標項目的待識別數據，以及從所述模型訓練模塊獲取所述數據識別模型，并將所述待識別數據輸入所述數據識別模型，獲得所述目標項目的識別結果。

技術領域

本說明書實施例涉及計算機技術領域，特別涉及一種數據識別方法。本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種數據識別裝置，一種計算設備，以及一種計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著大數據時代的到來，在資源服務平臺給用戶提供資源服務的過程中，需要獲取用戶的單源數據作為增強信用的來源，該單源數據可包括用戶屬性數據、資產數據、資源流水數據等，且資源服務平臺針對上述數據進行充分分析、評估，確保可以在用戶無抵押的情況下為用戶提供信用資源值，但往往資源服務平臺通過用戶上傳的方式獲取到的單源數據，可能存在虛假數據，只能通過寬泛的硬規則進行校驗，進而導致資源服務平臺獲取到的用戶數據質量較差，計算機處理效率較低，也極大地影響計算機資源，后續不僅會影響用戶的資源服務，也無法保證向監管部門呈報數據的真實性。

發明內容

有鑒于此，本說明書施例提供了一種數據識別方法。本說明書一個或者多個實施例同時涉及一種數據識別裝置，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，提供了一種數據識別方法，包括：數據采集模塊、模型訓練模塊以及數據識別模塊，

所述模型訓練模塊從所述數據采集模塊獲取目標項目的歷史訓練數據進行模型訓練，獲得數據識別模型；

所述數據識別模塊從所述數據采集模塊獲取所述目標項目的待識別數據，以及從所述模型訓練模塊獲取所述數據識別模型，并將所述待識別數據輸入所述數據識別模型，獲得所述目標項目的識別結果。

根據本說明書實施例的第二方面，提供了一種數據識別裝置，包括：數據采集模塊、模型訓練模塊以及數據識別模塊，

所述模型訓練模塊，被配置為從所述數據采集模塊獲取目標項目的歷史訓練數據進行模型訓練，獲得數據識別模型；

所述數據識別模塊，被配置為從所述數據采集模塊獲取所述目標項目的待識別數據，以及從所述模型訓練模塊獲取所述數據識別模型，并將所述待識別數據輸入所述數據識別模型，獲得所述目標項目的識別結果。

根據本說明書實施例的第三方面，提供了一種計算設備，包括：

存儲器和處理器；

所述存儲器用于存儲計算機可執行指令，所述處理器用于執行所述計算機可執行指令，其中，所述處理器執行所述計算機可執行指令時實現所述數據識別方法的步驟。

根據本說明書實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其存儲有計算機可執行指令，該指令被處理器執行時實現任意一項所述數據識別方法的步驟。

本說明書一個實施例通過模型訓練模塊對數據識別模型進行訓練獲得數據識別模型，再利用數據識別模型對待識別數據進行識別，以確定待識別數據是否異常的識別結果，通過上述數據識別模型識別出待識別數據的質量，不僅實現了對待識別數據的校驗，也提高了對待識別數據的識別效率，在將待識別數據質量提高的情況下，以減少后續對質量較差的待識別數據的利用，降低資源服務平臺對用戶的資源服務的影響，提升用戶體驗。

附圖說明

圖1是本說明書一個實施例提供的一種數據識別方法的結構示意圖；

圖2是本說明書一個實施例提供的一種數據識別方法的流程圖；

圖3是本說明書一個實施例提供的一種數據識別方法的處理過程的流程示意圖；