[發(fā)明專利]基于小樣本擴(kuò)展的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供方法、裝置及電子設(shè)備

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• 申請日: 2021-07-15
• 公開（公告）號: CN113569929A
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李達(dá);丁楠;蘇綏綏
• 申請（專利權(quán)）人: 北京淇瑀信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/958
• 代理公司: 北京清誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11691
• 代理人: 宋紅艷

1.一種基于小樣本擴(kuò)展的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供方法，其特征在于，所述方法包括：

基于第一樣本數(shù)據(jù)和小樣本數(shù)據(jù)的共享特征生成具有標(biāo)簽的混合樣本，所述標(biāo)簽用于標(biāo)識數(shù)據(jù)來源于所述第一樣本數(shù)據(jù)還是來源于所述小樣本數(shù)據(jù)；

采用第一比例的混合樣本訓(xùn)練二分類模型；

將剩余混合樣本輸入訓(xùn)練好的二分類模型中得到預(yù)測值；

根據(jù)所述預(yù)測值從第一樣本數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展；

采用擴(kuò)展后的小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的預(yù)設(shè)模型；

根據(jù)訓(xùn)練后的預(yù)設(shè)模型處理所述預(yù)設(shè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的指定任務(wù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一樣本數(shù)據(jù)和小樣本數(shù)據(jù)的共享特征生成具有標(biāo)簽的混合樣本包括：

根據(jù)所述第一樣本數(shù)據(jù)和所述小樣本數(shù)據(jù)的任務(wù)類型確定共享特征；

從第一樣本數(shù)據(jù)中抽取共享特征打上第一標(biāo)簽，并從所述小樣本數(shù)據(jù)上抽取共享特征打上第二標(biāo)簽，生成混合樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預(yù)測值從第一樣本數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展包括：

對所述預(yù)測值進(jìn)行分箱處理，得到N個(gè)分箱；

根據(jù)每個(gè)分箱中的預(yù)測值確定閾值分箱；

根據(jù)所述閾值分箱確定閾值；

將所有第一樣本數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的二分類模型中，得到預(yù)測結(jié)果，并根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果及所述閾值從第一樣本數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，計(jì)算每個(gè)分箱中小樣本數(shù)據(jù)累計(jì)占比與第一本數(shù)據(jù)累計(jì)占比之差的絕對值，再將最大絕對值對應(yīng)的分箱作為閾值分箱。

5.根據(jù)權(quán)利要求2-4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述任務(wù)類型為風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備識別，所述共享特征包括：登陸時(shí)間、資源配額認(rèn)證時(shí)間中的至少一種。

6.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，采用等頻分箱的方式對所述預(yù)測值進(jìn)行分箱處理。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，該方法用于基于第一樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)展H5頁面的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)產(chǎn)生的小樣本數(shù)據(jù)，所述預(yù)設(shè)模型包括基于H5頁面的預(yù)設(shè)模型；

所述指定任務(wù)為處理H5頁面的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的指定任務(wù)。

8.一種基于小樣本擴(kuò)展的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供裝置，其特征在于，所述裝置包括：

生成模塊，用于基于第一樣本數(shù)據(jù)和小樣本數(shù)據(jù)的共享特征生成具有標(biāo)簽的混合樣本，所述標(biāo)簽用于標(biāo)識數(shù)據(jù)來源于所述第一樣本數(shù)據(jù)還是來源于所述小樣本數(shù)據(jù)；

第一訓(xùn)練模塊，用于采用第一比例的混合樣本訓(xùn)練二分類模型；

輸入模塊，用于將剩余混合樣本輸入訓(xùn)練好的二分類模型中得到預(yù)測值；

提取模塊，用于根據(jù)所述預(yù)測值從第一樣本數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展；

第二訓(xùn)練模塊，用于采用擴(kuò)展后的小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)設(shè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的預(yù)設(shè)模型；

處理模塊，用于根據(jù)訓(xùn)練后的預(yù)設(shè)模型處理所述預(yù)設(shè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的指定任務(wù)。

9.一種電子設(shè)備，包括：

處理器；以及

存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7中任一項(xiàng)所述的方法。