一种交易数据处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种交易数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及数据分析技术领域，该方法包括：获取当前周期内待评估对象在至少一个特征维度的交易特征。基于特征维度对应的特征评分模型，以及特征维度的交易特征，确定特征维度的特征评分值，特征评分模型是通过数据拟合获得的。通过数据拟合获得每个特征维度对应的特征评分模型，减少了前期模型训练的工作量和模型部署时间，降低了模型使用门槛。在横向基于至少一个特征维度的特征评分值，获得待评估对象的初步评估分值，再在纵向基于待评估对象的初步评估分值和待评估对象的历史评估分值，获得待评估对象在当前周期的综合评估分值，从而提高评分的准确性。从而提高评分的准确性。从而提高评分的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种交易数据处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种交易数据处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]数据分析以及挖掘技术，其核心在于基于海量的数据对业务场景的需求进行量化处理。在量化过程中，常采用评分模型对待评估对象进行评分。比如，个性化推荐系统通过评分模型对应用或商铺进行评分，并基于应用或商铺的评分，对应用或商铺进行推荐，其中，主流的评分模型包括Xgboost、GBDT等复杂模型。
[0003]然而，对于复杂模型来说，使用门槛较高，前期模型训练的工作量较大，部署时间长。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种交易数据处理方法、装置、设备及存储介质，用于减少前期模型训练的工作量，降低模型使用门槛，缩短模型部署时间。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种交易数据处理方法，包括：
[0006]获取当前周期内待评估对象在至少一个特征维度的交易特征；
[0007]针对每个特征维度，基于所述特征维度对应的特征评分模型，以及所述特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易数据处理方法，其特征在于，包括：获取当前周期内待评估对象在至少一个特征维度的交易特征；针对每个特征维度，基于所述特征维度对应的特征评分模型，以及所述特征维度的交易特征，确定所述特征维度的特征评分值，所述特征评分模型是通过数据拟合获得的；基于所述至少一个特征维度的特征评分值，获得所述待评估对象的初步评估分值；基于所述待评估对象的初步评估分值和所述待评估对象的历史评估分值，获得所述待评估对象在所述当前周期的综合评估分值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征评分模型是通过数据拟合获得的，包括：针对每个特征维度，获取多个样本对象在所述特征维度的原始交易数据；对所述原始交易数据中的异常交易数据进行剔除，获得候选交易数据；对所述候选交易数据进行分箱处理，获得所述特征维度的样本特征数据；基于所述特征维度的样本特征数据进行数据拟合，获得所述特征维度对应的特征评分模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始交易数据中的异常交易数据进行剔除，获得候选交易数据，包括：对所述原始交易数据进行划分，并基于划分结果，从所述原始交易数据中获得第一个分位数和最后一个分位数；基于所述第一个分位数和所述最后一个分位数，确定所述原始交易数据的筛选阈值；对所述原始交易数据中大于所述筛选阈值的异常交易数据进行剔除，获得候选交易数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选交易数据进行分箱处理，获得所述特征维度的样本特征数据，包括：将所述候选交易数据划分为多个区间段的子交易数据；针对每个区间段，将所述区间段的中心值，作为所述区间段的子交易数据的交易表征值；以及，基于所述区间段内的子交易数据和位于所述区间段之前的历史区间段内的子交易数据，统计所述区间段对应的累积样本数量；将所述多个区间段各自对应的子交易数据的交易表征值，以及所述多个区间段各自对应的累积样本数量映射至预设数值区间内，获得所述特征维度的样本特征数据。5.根据权利要求4所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵杰，李爱林，王瑞明，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：