[發明專利]一種數據處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210178340.8
• 申請日: 2022-02-24
• 公開（公告）號: CN114528447A
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 戚呈輝
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9035
• 分類號: G06F16/9035;G06F16/9038;G06F16/2452;G06F16/2458
• 代理公司: 深圳國新南方知識產權代理有限公司 44374
• 代理人: 周純

本發明提供了一種數據處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，本發明所述的數據處理方法，包括：獲取用戶的多個特征數據，計算所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度；根據所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度，確定所述多個特征數據各自的模糊熵值；根據所述多個特征數據各自的模糊熵值，確定特征數據的權重值；根據所述數據特征類型隸屬度及所述特征數據的權重值確定決策向量；根據所述決策向量確定用戶的數據特征類型。本發明提供的數據處理方法，可以準確地確定用戶的數據特征類型，從而可以得到準確的用戶個性化的特征參數，為實現對用戶的個性化服務確立了數據基礎。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種數據處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

在互聯網服務中，為用戶提供個性化的服務能極大提升用戶的使用體驗，同時也能為企業帶來極大的收益。在個性化服務中，用戶的特征數據至關重要，可以根據用戶的特征數據對每個用戶制定相匹配的服務，提高用戶對服務的接收度。例如，傳統的保險定價問題都是建立在概率統計與隨機過程的理論基礎之上，首先會根據市場中調研數據以及保險歷史數據調研并結合專家的經驗，不能夠針對用戶個體進行標準化設計及個性化服務，導致保費的不準確。

發明內容

本發明的目的在于提供一種數據處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中無法準確地確定用戶的數據特征類型的技術問題。

本發明的技術方案如下，提供一種數據處理方法，包括如下步驟：

獲取用戶的多個特征數據，計算所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度；

根據所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度，確定所述多個特征數據各自的模糊熵值；

根據所述多個特征數據各自的模糊熵值，確定特征數據的權重值；

根據所述數據特征類型隸屬度及所述特征數據的權重值確定決策向量；

根據所述決策向量確定用戶的數據特征類型。

可選地，計算所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度，具體包括：

獲取所述多個特征數據各自對應評價值，根據所述多個特征數據各自對應評價值計算所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度。

可選地，根據所述多個特征數據各自對應的數據特征類型隸屬度，確定所述個特征數據各自的模糊熵值，具體包括：

利用所述多個特征數據各自對應的數據特征類型，形成數據特征類型矩陣，根據所述數據特征類型矩陣及模糊熵值計算公式，確定所述多個特征數據各自的模糊熵值；所述模糊熵值計算公式為其中，u_ij為數據特征類型矩陣U中的i行j列的值，c為數據特征類型矩陣u的總列數，k為歸一化常數，f_i為第i個特征數據的模糊熵值，j為數據特征類型的序號。

可選地，根據所述多個特征數據各自的模糊熵值，確定特征數據的權重值，具體包括：

根據所述多個特征數據各自的模糊熵值及權重值計算公式，確定特征數據的權重值，所述權重值計算公式為w_i為第i個特征數據的權重值。

可選地，根據所述數據特征類型隸屬度及所述特征數據的權重值確定決策向量，具體包括：

將所述數據特征類型隸屬度與所述特征數據的權重值加權平均集結，得到決策向量。

可選地，根據所述決策向量確定用戶的數據特征類型，具體包括：

對所述決策向量進行標準化，根據標準化后的決策向量獲取非對稱貼近度，根據所述非對稱貼近度確定用戶的數據特征類型。