【技术实现步骤摘要】
用户属性的确定方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及互联网
，特别涉及一种用户属性的确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
在互联网金融领域，一般通过用户的交易行为来刻画用户的收入水平、消费能力、还款能力或信用风险等用户属性。由于履约地址可以刻画用户的工作或居住的环境，因此可以通过用户在交易订单中填写的履约地址来确定用户属性。相关技术中的方案通常直接将获取到的一个交易订单中的履约地址输入至神经网络模型中，从而得到该神经网络模型输出的用户属性，该方案确定的用户属性的准确性较低。
技术实现思路
本申请提供了一种用户属性的确定方法、装置、设备及存储介质，可以解决相关技术中确定的用户属性的准确性较低的问题。所述技术方案如下：一方面，提供了一种用户属性的确定方法，所述方法包括：获取目标用户的多个历史订单，每个所述历史订单包括：履约地址，以及履约时间；通过调用万年历数据库，确定每个所述历史订单中履约时间的类型，所述类型为工作日或节假日；根据每个所述历史订单中履约时间的...
【技术保护点】
1.一种用户属性的确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标用户的多个历史订单，每个所述历史订单包括：履约地址，以及履约时间；/n通过调用万年历数据库，确定每个所述历史订单中履约时间的类型，所述类型为工作日或节假日；/n根据每个所述历史订单中履约时间的类型，对所述多个历史订单包括的履约地址进行分类，得到至少一个第一履约地址，以及至少一个第二履约地址，其中，每个所述第一履约地址所属历史订单中的履约时间均为工作日，每个所述第二履约地址所属历史订单中的履约时间均为节假日；/n利用自然语言处理技术对所述至少一个第一履约地址和所述至少一个第二履约地址进行处理，得到所述目标用户的用户属性。/n
【技术特征摘要】
1.一种用户属性的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的多个历史订单，每个所述历史订单包括：履约地址，以及履约时间；
通过调用万年历数据库，确定每个所述历史订单中履约时间的类型，所述类型为工作日或节假日；
根据每个所述历史订单中履约时间的类型，对所述多个历史订单包括的履约地址进行分类，得到至少一个第一履约地址，以及至少一个第二履约地址，其中，每个所述第一履约地址所属历史订单中的履约时间均为工作日，每个所述第二履约地址所属历史订单中的履约时间均为节假日；
利用自然语言处理技术对所述至少一个第一履约地址和所述至少一个第二履约地址进行处理，得到所述目标用户的用户属性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自然语言处理技术对所述至少一个第一履约地址和所述至少一个第二履约地址进行处理，得到所述目标用户的用户属性，包括：
对所述至少一个第一履约地址进行词向量转换处理，得到第一词向量序列；
对所述至少一个第二履约地址进行词向量转换处理，得到第二词向量序列；
将所述第一词向量序列和所述第二词向量序列输入至属性确定模型，得到所述属性确定模型输出的所述目标用户的用户属性。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个第一履约地址进行词向量转换处理，得到第一词向量序列，包括：
分别对每个所述第一履约地址进行分词处理，得到每个所述第一履约地址的词序列；
将所述至少一个第一履约地址的词序列输入词向量转换模型，得到第一词向量序列；
所述对所述至少一个第二履约地址进行词向量转换处理，得到第二词向量序列，包括：
分别对每个所述第二履约地址进行分词处理，得到每个所述第二履约地址的词序列；
将所述至少一个第二履约地址的词序列输入所述词向量转换模型，得到第二词向量序列。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一词向量序列包括多个第一词向量子序列，每个所述第一词向量子序列对一个所述第一履约地址的词序列进行转换得到，且所述多个第一词向量子序列按照第一履约地址所属历史订单中的履约时间的先后顺序依次排列；
所述第二词向量序列包括多个第二词向量子序列，每个所述第二词向量子序列对一个所述第二履约地址的词序列进行转换得到，且所述多个第二词向量子序列按照第二履约地址所属历史订单中的履约时间的先后顺序依次排列。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性确定模型包括：第一特征提取子模型、第二特征提取子模型和分类子模型；
所述将所述第一词向量序列和所述第二词向量序列输入至属性确定模型，得到所述属性确定模型输出的所述目标用户的用户属性，包括：
将所述第一词向量序列输入所述第一特征提取子模型，得到第...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊涛，江曼，林钞，林杉，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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