[發明專利]一種特征處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202110835193.2
• 申請日: 2021-07-23
• 公開（公告）號: CN113283822A
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 張長浩;傅欣藝;申書恒;王維強
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽;周良玉

本說明書實施例提供一種特征處理方法及裝置，所述方法包括：應用于部署有若干業務預測模型的終端設備，終端設備在檢測到用戶針對終端設備的操作行為的情況下，對操作行為進行數字化編碼，得到對應的行為特征；將行為特征存儲于第一特征池，若干業務預測模型配置為，利用從第一特征池讀取的已編碼的行為特征序列，進行對應的業務預測。

技術領域

本說明書涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種特征處理方法及裝置。

背景技術

隨著終端智能的基礎建設越來越先進，各種用于業務預測的網絡模型被逐漸部署于終端設備上，例如，電子支付的安全風險防控場景中的風控模型被逐漸部署于終端設備上，用于針對終端設備上的電子支付場景進行風險預測。

在一些場景中，用于業務預測的網絡模型計算的時效性要求較高，且在終端設備上為串行計算機制，而某些用于業務預測的網絡模型，例如風控模型，計算時存在對同一數據重復處理的問題，這就導致其在計算過程中比較耗時。

因此，希望有改進的方案，可以解決用于業務預測的網絡模型對數據的重復處理問題，進而優化耗時問題。

發明內容

本說明書實施例提供了一種特征處理方法及裝置，通過根據本說明書實施例的技術方案，解決對數據的重復處理問題，優化用于業務預測的網絡模型計算過程的耗時。

在本說明書第一方面，提供一種特征處理方法，應用于終端設備，所述終端設備部署有若干業務預測模型，包括：

在檢測到用戶針對所述終端設備的操作行為的情況下，對所述操作行為進行數字化編碼，得到對應的行為特征；

將所述行為特征存儲于第一特征池，所述若干業務預測模型配置為，利用從所述第一特征池讀取的已編碼的行為特征序列，進行對應的業務預測。

一種可實施方式，所述對所述操作行為進行數字化編碼，包括：

利用預設編碼算法，對所述操作行為進行數字化編碼，其中，所述預設編碼算法包括如下之一：哈希取模算法、特征映射編碼算法、預設特征編碼算法。

一種可實施方式，所述第一特征池具有預設容量，所述預設容量用于存儲預設數目的行為特征；所述預設數目不小于所述若干業務預測模型所需行為特征的最大個數。

一種可實施方式，所述將所述行為特征存儲于第一特征池，包括：

判斷所述第一特征池是否被占滿；

若判斷所述第一特征池未被占滿，將所述行為特征添加到所述第一特征池；

若判斷所述第一特征池被占滿，則丟棄所述第一特征池最早存儲的歷史行為特征，并在所述第一特征池中存儲所述行為特征。

一種可實施方式，所述第一特征池包括隊列形式的多個存儲位置；所述在所述第一特征池中存儲所述行為特征，包括：

分別將第一特征池中已存儲的各歷史行為特征，轉存至更接近隊列頭部的前一存儲位置；

將所述行為特征存儲至隊列末尾的存儲位置。

一種可實施方式，所述在所述第一特征池中存儲所述行為特征，包括：

在所述第一特征池中存儲所述行為特征及其對應的時間戳。

一種可實施方式，還包括：

將所述行為特征輸入目標遞歸網絡模型，得到其所屬會話對應的會話特征，其中，所述目標遞歸網絡模型為用于確定各會話對應的會話特征的模型；

將所述會話特征，存儲于第二特征池中。

一種可實施方式，還包括：

從所述第一特征池讀取所述行為特征之前的指定數目個歷史行為特征；

將所述行為特征以及所述歷史行為特征，輸入所述若干業務預測模型中的第一業務預測模型，得到對應的第一預測結果。

一種可實施方式，還包括：