【技术实现步骤摘要】
一种模型训练以及业务执行的方法及装置
本说明书涉及互联网
，尤其涉及一种模型训练以及业务执行的方法及装置。
技术介绍
目前，互联网金融对日常生活的影响逐渐增大。互联网金融平台可确定用户信用，根据用户信用，可向用户推荐支付方式、互联网金融产品等。具体的，由于用户在诸如外卖平台等应用平台上均有用户信息，当用户在应用平台上产生与金融有关的业务时，应用平台跳转至互联网金融平台以处理相关业务，因此，互联网金融平台可根据各应用平台上的用户信息，分别确定用户在各应用平台上的用户信用评分，对各应用平台的用户信用评分进行处理，得到用户的综合信用评分，以综合信用评分为依据，评估用户信用。然而，在实际情况中，同一用户在不同的应用平台上的用户信息可能相同，上述内容确定的用户信用，可能会存在由于用户信息冗余，导致出现确定的用户信用不合理的情况。另外，应用平台可能存在用户信息部分缺失的问题，上述内容同样存在由于用户信息缺失，导致出现确定的用户信用不合理情况。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种模型训练以及业务执行的方...
【技术保护点】
1.一种模型训练的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户在各应用平台上的用户信息；/n针对各应用平台，将该应用平台上的用户信息输入该应用平台对应的待训练第一模型，得到所述待训练第一模型输出的所述用户对应于该应用平台的用户特征；/n根据所述用户对应于每个应用平台的用户特征，确定所述用户的用户综合特征以及第一损失；/n确定目标事件，判断所述用户历史上是否执行所述目标事件，将判断结果作为标注，并将所述用户综合特征输入所述目标事件对应的待训练第二模型，得到所述待训练第二模型输出的所述用户执行所述目标事件的执行概率；/n根据所述执行概率以及所述标注，确定所述待训练第二模型的第二...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户在各应用平台上的用户信息；
针对各应用平台，将该应用平台上的用户信息输入该应用平台对应的待训练第一模型，得到所述待训练第一模型输出的所述用户对应于该应用平台的用户特征；
根据所述用户对应于每个应用平台的用户特征，确定所述用户的用户综合特征以及第一损失；
确定目标事件，判断所述用户历史上是否执行所述目标事件，将判断结果作为标注，并将所述用户综合特征输入所述目标事件对应的待训练第二模型，得到所述待训练第二模型输出的所述用户执行所述目标事件的执行概率；
根据所述执行概率以及所述标注，确定所述待训练第二模型的第二损失；
根据所述第一损失以及所述第二损失，对各待训练第一模型以及所述待训练第二模型进行训练。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，用户特征包括共性特征以及特性特征；
根据各应用平台的用户特征，确定所述用户的用户综合特征以及第一损失，具体包括：
根据各应用平台的共性特征，确定平均共性特征；
根据所述平均共性特征与各应用平台的特性特征，确定所述用户综合特征以及所述第一损失。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述平均共性特征与各应用平台的特性特征，确定所述第一损失，具体包括：
根据各应用平台的共性特征以及所述平均共性特征，分别确定各应用平台对应的待训练第一模型的第一共性损失；
根据各应用平台的特性特征以及所述平均共性特征，分别确定各应用平台对应的待训练第一模型的第一特性损失；
根据各应用平台对应的待训练第一模型的第一共性损失以及第一特性损失，确定所述第一损失。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各应用平台的特性特征以及所述平均共性特征，分别确定各应用平台对应的待训练第一模型的第一特性损失，具体包括：
针对各应用平台，根据该应用平台的特性特征与所述平均共性特征，确定该应用平台的第一正交损失；
根据该应用平台的特性特征与其他任一应用平台的特性特征，确定该应用平台的第二正交损失；
根据所述第一正交损失以及各第二正交损失，确定该应用平台对应的待训练第一模型的第一特性损失。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据各应用平台对应的待训练第一模型的第一共性损失以及第一特性损失，确定所述第一损失，具体包括：
确定各应用平台对应的待训练第一模型的第一共性损失的和值作为第一共性损失和值以及第一特性损失的和值作为第一特性损失和值；
根据预先设置的共性损失权重、特性损失权重、所述第一共性损失和值以及所述第一特性损失和值，确定所述第一损失。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一损失以及所述第二损失，对各待训练第一模型以及所述待训练第二模...
【专利技术属性】
技术研发人员：史润东，
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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