[發明專利]用戶業務數據的處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111005807.0
• 申請日: 2021-08-30
• 公開（公告）號: CN113657545A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 刁海鵬
• 申請（專利權）人: 平安醫療健康管理股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F40/284;G06Q10/06;G06F16/27
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

本發明涉及人工智能領域，公開了一種用戶業務數據的處理方法、裝置、設備及存儲介質，用于提高對用戶業務數據進行處理的準確度。用戶業務數據的處理方法包括：對初始文本數據進行預處理，基于預置的文本標簽集對預處理文本數據進行篩選，得到多個文本特征集；按照預設維度對多個文本特征集進行分析，得到多個分類文本集，對多個分類文本集進行相似度匹配，確定候選指標數據集；調用預置的層次分析法，對候選指標數據集進行指標權重的劃分和權重系數的修正，得到目標評分指標體系；調用目標評分指標體系，對待評估用戶數據進行處理，得到用戶業務數據的處理結果。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，用戶業務數據的處理結果可存儲于區塊鏈節點中。

技術領域

本發明涉及相似度匹配領域，尤其涉及一種用戶業務數據的處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著我國全民醫療保障制度的不斷推行，醫保基金安全尤為重要，醫保違規現象普遍存在，并且成為了威脅醫保基金安全的首要問題，因此，建立科學、合理的醫保信用評價指標體系是非常有必要的。

然而，在現有技術中，醫保信用評估體系無法基于國家的醫保政策和法規選取有效的評估指標，無法從不同維度分析和評價醫保各信用主體的信用行為，導致對用戶業務數據進行處理的準確度低下。

發明內容

本發明提供了一種用戶業務數據的處理方法、裝置、設備及存儲介質，用于按照預設維度對多個文本特征集進行分析和相似度匹配，基于相似度匹配結果確定候選指標數據集，調用預置的層次分析法，對候選指標數據集進行指標權重的劃分和權重系數的修正，得到目標評分指標體系，提高了對用戶業務數據進行處理的準確度。

本發明第一方面提供了一種用戶業務數據的處理方法，包括：獲取初始文本數據，對所述初始文本數據進行預處理，得到預處理文本數據，基于預置的文本標簽集對所述預處理文本數據進行篩選，得到多個文本特征集，所述初始文本數據用于指示信用評價所涉及的規范性文件；按照預設維度對所述多個文本特征集進行分析，得到多個分類文本集，對所述多個分類文本集進行相似度匹配，得到相似度匹配結果，基于所述相似度匹配結果確定候選指標數據集，其中，所述候選指標數據集包括多個屬性維度，每一個屬性維度對應多個屬性指標；調用預置的層次分析法，對所述候選指標數據集進行指標權重的劃分，得到初始評分指標體系，獲取用戶歷史業務數據，基于所述用戶歷史業務數據對所述初始評分指標體系進行權重系數的修正，得到目標評分指標體系；獲取待評估用戶數據，調用所述目標評分指標體系，對所述待評估用戶數據進行處理，得到用戶業務數據的處理結果。

可選的，在本發明第一方面的第一種實現方式中，所述獲取初始文本數據，對所述初始文本數據進行預處理，得到預處理文本數據，基于預置的文本標簽集對所述預處理文本數據進行篩選，得到多個文本特征集包括：獲取初始文本數據，對所述初始文本數據進行缺失值補全、異常值過濾和重復值過濾，得到預處理文本數據；調用預置的分詞工具，對所述預處理文本數據進行分詞處理，得到多個文本單詞，基于預置的文本標簽集，對所述多個文本單詞進行關鍵詞提取，得到多個文本特征集。

可選的，在本發明第一方面的第二種實現方式中，所述按照預設維度對所述多個文本特征集進行分析，得到多個分類文本集，對所述多個分類文本集進行相似度匹配，得到相似度匹配結果，基于所述相似度匹配結果確定候選指標數據集，其中，所述候選指標數據集包括多個屬性維度，每一個屬性維度對應多個屬性指標包括：基于預設維度對所述多個文本特征集進行屬性分類，得到多個分類文本集；獲取標準分類集，調用預置的相似度算法，計算每一個分類文本集與所述標準分類集的文本相似度，得到多個相似度值，一個相似度值對應一個分類文本集；將所述多個相似度值中的每一個相似度值和預設相似度閾值進行對比，得到相似度匹配結果，從所述相似度匹配結果中獲取大于預設相似度閾值的目標相似度值，將所述目標相似度值對應的分類文本集確定為候選指標數據集，所述候選指標數據集包括多個屬性維度，每一個屬性維度對應多個屬性指標。