基于区块链的客群分类模型训练方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于区块链的客群分类模型训练方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：多个参与方组成联盟链，各个参与方作为所述联盟链的节点，针对每个节点，采集自身的用户数据；将自身采集的用户数据同步给所述联盟链的其他节点，接收所述其他节点同步的用户数据；利用自身采集的用户数据和接收的用户数据作为样本训练得到客群分类模型。该方案实现了数据共享，打破了“数据孤岛”的困境，实现了丰富样本数据，有利于提高客群分类模型的准确性，由于样本数据的增加，在不减少正样本数量的情况下，有利于增大负样本的数量，有利于提高样本的均衡性，进而有利于进一步提高客群分类模型的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链的客群分类模型训练方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及用户数据处理
，特别涉及一种基于区块链的客群分类模型训练方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着人工智能理论与技术的发展，利用大量的用户信息可以为用户提供定制化、个性化的符合用户偏好的服务。机器学习模型的准确率需要大量的训练用户数据以及丰富的用户特征作为支撑。然而，鉴于用户数据的安全以及用户数据的隐私保护，一方面，目前各个银行间的用户数据是不可能共享用于训练模型，使得用户数据分布在独立的“用户数据孤岛”中，无法实现用户数据共享；另一方面，目前商业银行诸如反洗钱、反欺诈、信用评价等场景中用于训练客群分类模型的用户数据中，负样本一般只占很小的一部分比例，正负样本极为不均衡，现有方案针对这种情况往往会采取减少正例样本的方式，但是这样也减少了训练样本量，导致客群分类模型的准确率下降。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于区块链的客群分类模型训练方法，以解决现有技术中客群分类模型的准确性低的技术问题。多个参与方组成联盟链，各个参与方作为所述联盟链的节点，该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区块链的客群分类模型训练方法，其特征在于，多个参与方组成联盟链，各个参与方作为所述联盟链的节点，该方法包括：/n针对每个节点，采集自身的用户数据；/n将自身采集的用户数据同步给所述联盟链的其他节点，接收所述其他节点同步的用户数据；/n利用自身采集的用户数据和接收的用户数据作为样本训练得到客群分类模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的客群分类模型训练方法，其特征在于，多个参与方组成联盟链，各个参与方作为所述联盟链的节点，该方法包括：
针对每个节点，采集自身的用户数据；
将自身采集的用户数据同步给所述联盟链的其他节点，接收所述其他节点同步的用户数据；
利用自身采集的用户数据和接收的用户数据作为样本训练得到客群分类模型。


2.如权利要求1所述的基于区块链的客群分类模型训练方法，其特征在于，将自身采集的用户数据同步给所述联盟链的其他节点，包括：
通过智能合约将自身采集的用户数据同步给所述联盟链的其他节点。


3.如权利要求1所述的基于区块链的客群分类模型训练方法，其特征在于，利用自身采集的用户数据和接收的用户数据作为样本训练得到客群分类模型，包括：
通过支持向量机算法利用自身采集的用户数据和接收的用户数据作为样本训练得到客群分类模型。


4.如权利要求1至3中任一项所述的基于区块链的客群分类模型训练方法，其特征在于，利用自身采集的用户数据和接收的用户数据作为样本训练得到客群分类模型，包括：
选取预设比例的正样本和反样本进行客群分类模型训练。


5.一种基于区块链的客群分类模型训练装置，其特征在于，多个参与方组成联盟链，各个参与方作为所述联盟链的节点，所述基于区块链的客群分类模型训练装置运行于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亚泽，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11