[發明專利]一種評分方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111112592.2
• 申請日: 2021-09-22
• 公開（公告）號: CN113849369A
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發明（設計）人: 孫紫陽;王貽律;邱全慶;陳進;張佳偉;范彥
• 申請（專利權）人: 上海浦東發展銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06Q40/02
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 黃立偉

1.一種評分方法，其特征在于，包括：

獲取待評分系統的第一屬性信息，其中，所述第一屬性信息包括：監控小類、監控小類的權重和監控指標的權重；

根據所述待評分系統的監控小類和所述待評分系統的監控小類的權重確定所述待評分系統的監控指標得分；

根據所述待評分系統的監控指標得分和所述待評分系統的監控指標的權重確定所述待評分系統的評分。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述待評分系統的監控小類和所述待評分系統的監控小類的權重確定所述待評分系統的監控指標得分，包括：

根據所述待評分系統的監控小類確定所述待評分系統的監控小類的評分；

根據所述待評分系統的監控小類的評分和所述待評分系統的監控小類的權重確定所述待評分系統的監控指標得分。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待評分系統為當前系統，相應的，根據所述待評分系統的監控指標得分和所述待評分系統的監控指標的權重確定所述待評分系統的評分，包括：

根據當前系統的監控指標得分和當前系統的監控指標的權重確定當前系統的評分。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在根據當前系統的監控指標得分和當前系統的監控指標的權重確定當前系統的評分之后，還包括：

獲取當前系統的第二屬性信息和當前存量系統集合，其中，所述第二屬性信息包括：系統類別、監控指標、監控小類、監控小類的權重和監控小類的數量；

根據所述當前系統的系統類別和所述當前存量系統集合確定第一集合；

獲取所述第一集合中每個系統的評分；

根據每個系統的評分對所述第一集合中的系統進行排序；

獲取排序前N的目標系統的第二屬性信息，其中，N為大于或者等于1的正整數；

根據所述當前系統的第二屬性信息、當前系統的評分、目標系統的第二屬性信息和目標系統的評分生成對比圖，并顯示所述對比圖。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，在根據當前系統的監控指標得分和當前系統的監控指標的權重確定當前系統的評分之后，還包括：

將所述當前系統的第二屬性信息和所述當前系統的評分輸入推薦模型，確定所述當前系統對應的推薦系統標識，其中，所述推薦模型通過目標樣本集迭代訓練大規模分段線性模型得到；

根據所述推薦系統標識獲取所述推薦系統對應的第二屬性信息和所述推薦系統的評分；

根據所述推薦系統對應的第二屬性信息、所述推薦系統的評分、所述當前系統的第二屬性信息和當前系統的評分生成對比圖，并顯示所述對比圖。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，通過目標樣本集迭代訓練大規模分段線性模型，包括：

建立大規模分段線性模型；

將所述目標樣本集中的系統樣本的第二屬性信息輸入所述大規模分段線性模型得到預測推薦系統；

根據所述系統樣本對應的推薦系統樣本和所述預測推薦系統形成的目標函數訓練所述大規模分段線性模型的參數；

返回執行將所述目標樣本集中的系統樣本的第二屬性信息輸入所述大規模分段線性模型得到預測推薦系統的操作，直至得到推薦模型。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二屬性信息還包括：系統監控總量、監控指標的監控量、監控小類的監控量、監控指標的及格監控量，以及實際監控量與及格監控量的變化量中的至少一種。

8.一種評分裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取待評分系統的第一屬性信息，其中，所述第一屬性信息包括：監控小類、監控小類的權重和監控指標的權重；

第一確定模塊，用于根據所述待評分系統的監控小類和所述待評分系統的監控小類的權重確定所述待評分系統的監控指標得分；

第二確定模塊，用于根據所述待評分系統的監控指標得分和所述待評分系統的監控指標的權重確定所述待評分系統的評分。