分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：通过凝聚层次聚类算法识别各存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；根据规则集合中规则指标创建配置页面，将配置页面与规则集合对应的分类模型关联。本发明专利技术仅需调用一个分类模型即可对多个相似的存量规则对应的计算数据进行计算，极大的降低了规则使用的复杂度，解决了当前使用者很难找到准确的规则开展其当前需解决的业务的问题。

【技术实现步骤摘要】
分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质
本专利技术涉及人工智能的智能决策
，尤其涉及一种分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
人行征信报告是绝大部分金融机构都会使用到的数据源，用来对用户进行风险判断。但由于人行征信报告的报文非常复杂，且大多是明细类数据，统计类数据较少，导致了与其明细相关的规则在绝大部分传统规则引擎里实现起来非常困难，经常需要针对每一条规则来写不同的脚本，且业务人员是无法写这种类别的规则，需要开发人员来进行脚本的开发。当规则数目增加到一定数量，使用者则需要在大量的规则中查询并调用需要的规则对数据进行处理，造成规则的查询及调用十分繁杂，导致使用者很难找到准确的规则开展其当前需解决的业务。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术存在的需要在大量的规则中查询并调用需要的规则对数据进行处理，导致使用者很难找到准确的规则开展其当前需解决的业务的问题；本申请可应用于智慧政务场景中，从而推动智慧城市的建设。为实现上述目的，本专利技术提供一种分类模型构建方法，包括：获得至少一个存量规则，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；r>根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联。上述方案中，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联之后，还包括：将所述配置页面发送至用户端，接收所述用户端在所述配置页面上录入的计算数据，并通过与所述配置页面关联的分类模型运算所述计算数据生成计算结果；将所述计算结果返回至所述用户端和/或将所述计算结果上传至区块链。上述方案中，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度的步骤，包括：提取存量规则中的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果进行向量化处理获得特征向量；通过凝聚层次聚类算法对每个存量规则的特征向量，进行两两计算，得出特征向量之间的聚类距离间距，并将所述聚类距离间距作为所述特征向量所对应的存量规则之间的差异度。上述方案中，汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合的步骤，包括：获取任一存量规则作为目标规则，提取与所述目标规则与其他存量规则之间的差异度；将差异度低于差异阈值的存量规则作为相似规则，并将其与所述目标规则汇总获得规则集合。上述方案中，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果之后，还包括：提取规则集合中各存量规则的分类目的，其中，所述分类目的是描述存量规则分类作用的信息；对各所述分类目的进行分词获得至少具有一个词汇的分类分词集，对所述分类分词集中的词汇去重获得分类标签。上述方案中，构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型的步骤，包括：获得初始模型，其中，所述初始模型至少包括输入层、输出层和隐藏层；根据所述规则结果构建所述输出层，根据所述规则指标构建所述输入层；通过所述规则集合中的存量规则训练所述初始模型的隐藏层以获得分类模型。上述方案中，根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联的步骤，包括：提取所述规则指标的元数据，将所述元数据配置在预设的弹框上；在所述弹框上设置与所述元数据对应的输入框获得配置页面，其中，所述输入框用于记载用户端输入的计算数据；建立所述配置页面与分类模型之间的信道，使所述配置页面与分类模型相互关联，所述分类模型通过所述信道获得配置页面记载的计算数据。为实现上述目的，本专利技术还提供一种分类模型构建装置，包括：差异识别模块，用于获得至少一个存量规则，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；指标结果管理模块，用于提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；模型构建模块，用于构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；页面构建模块，用于根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联。为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机设备的处理器执行所述计算机程序时实现所述分类模型构建方法的步骤。为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述可读存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现所述分类模型构建方法的步骤。本专利技术提供的分类模型构建方法、装置、计算机设备及可读存储介质，通过梳理出差异度较高的存量规则，对得到的存量规则进行整理，以便于对存量规则进行统一管理，使用者无需构建新的大数据模型，极大的提高了使用者构建模型的效率和可用性；通过获得规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果的共性，对规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；通过构建以规则结果为分类结果，以规则指标为自变量的分类模型，该分类模型可对规则集合中各存量规则所对应的计算数据计算，并生成相应的计算结果，因此，使用者仅需调用一个分类模型即可对多个相似的存量规则对应的计算数据进行计算，而无需从大量的存量规则中选择需要的规则，再根据该规则运算计算数据，故通过构建所述分类模型极大的降低了规则使用的复杂度，解决了当前需要在大量的规则中查询并调用与使用者发送的计算数据相匹配的规则，导致使用者很难找到准确的规则开展其当前需解决的业务的问题；通过创建配置页面并将其与所述分类模型关联，使所述分类模型接收用户端在所述配置页面上录入的计算数据，并对所述计算数据进行计算及返回相应的计算结果，以便于用户端能够快速准确的录入计算数据，并通过适于计算所述计算数据的分类模型对其进行计算，保证了计算结果的准确度。附图说明图1为本专利技术分类模型构建方法实施例一的流程图；图2为本专利技术分类模型构建方法实施例二中分类模型构建方法的环境应用示意图；图3是本专利技术分类模型构建方法实施例二中分类模型构建方法的具体方法流程图；图4为本专利技术分类模型构建装置实施例三的程序模块示意图；图5为本专利技术计算机设备实施例四中计算机设备的硬件结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分类模型构建方法，其特征在于，包括：/n获得至少一个存量规则，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；/n提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；/n构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；/n根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联。/n

【技术特征摘要】
1.一种分类模型构建方法，其特征在于，包括：
获得至少一个存量规则，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度，并汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合；
提取规则集合中各存量规则的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果；
构建以规则集合中规则结果为分类结果，以规则指标为判断因子的分类模型；
根据规则集合中规则指标创建配置页面，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联。


2.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，将所述配置页面与所述规则集合对应的分类模型关联之后，还包括：
将所述配置页面发送至用户端，接收所述用户端在所述配置页面上录入的计算数据，并通过与所述配置页面关联的分类模型运算所述计算数据生成计算结果；
将所述计算结果返回至所述用户端和/或将所述计算结果上传至区块链。


3.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，通过凝聚层次聚类算法识别各所述存量规则之间的差异度的步骤，包括：
提取存量规则中的判断指标和判断结果，对所述判断指标和判断结果进行向量化处理获得特征向量；
通过凝聚层次聚类算法对每个存量规则的特征向量进行两两计算，得出特征向量之间的聚类距离间距，并将所述聚类距离间距作为所述特征向量所对应的存量规则之间的差异度。


4.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，汇总差异度低于差异阈值的存量规则生成规则集合的步骤，包括：
获取任一存量规则作为目标规则，提取与所述目标规则与其他存量规则之间的差异度；
将差异度低于差异阈值的存量规则作为相似规则，并将其与所述目标规则汇总获得规则集合。


5.根据权利要求1所述的分类模型构建方法，其特征在于，对所述判断指标和判断结果去重得到规则指标和规则结果之后，还包括：
提取规则集合中各存量规则的分类目的，其中，所述分类目的是描述存量规则分类作用的信息；
对各所述分类目的进行分词获得至少具有一个词汇的分类分词集，对所述分类分词集中的词汇去重...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢胜锋，曾俊扬，
申请(专利权)人：平安国际融资租赁有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31