确定模型的多个参数的方法、装置、电子设备和介质制造方法及图纸

本公开涉及确定模型的多个参数的方法、装置、电子设备和介质。本公开描述的方法包括基于针对所述模型的至少部分训练数据，确定所述多个参数的相应阈值范围。该方法还可以包括确定在所述相应阈值范围内的备选参数的多个组合。此外，该方法可以包括基于所述至少部分训练数据和所述备选参数，确定所述多个组合中的每个组合的质量因子。该方法可以进一步包括基于质量因子高于阈值质量因子的组合，确定所述模型的所述多个参数。以此方式，可以快速地得到模型，进而可以在构建服务平台的初期有效地评估服务请求者的安全性。评估服务请求者的安全性。评估服务请求者的安全性。

【技术实现步骤摘要】
确定模型的多个参数的方法、装置、电子设备和介质


[0001]本公开的各实现方式总体上涉及计算机领域，更具体地，涉及确定模型的多个参数的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着科技和网络的发展，越来越多的人会从各种服务平台上获取由服务提供者提供的各类服务。例如，在出行方面，人们可以从各类出行平台上预约驾驶服务，由平台分配驾驶员来搭载乘客。此外，在家政等方面，也兴起了越来越多专业服务。这些服务为人们生活提供了诸多便利。在服务过程中，服务提供者需要与服务请求者共处一段时间，这期间可能存在一定的风险和冲突的可能性。因此，期望能够尽可能地预防各类侵害事件的发生，保证服务安全性，特别是服务提供者的安全性。

技术实现思路

[0003]根据本公开的一些实施例，提供了一种用于确定模型的多个参数的方案。
[0004]在本公开的第一方面，提供了一种用于确定模型的多个参数的方法。该方法可以包括基于针对所述模型的至少部分训练数据，确定所述多个参数的相应阈值范围。该方法还可以包括确定在所述相应阈值范围内的备选参数的多个组合。此外，该方法可以包括基于所述至少部分训练数据和所述备选参数，确定所述多个组合中的每个组合的质量因子。该方法可以进一步包括基于质量因子高于阈值质量因子的组合，确定所述模型的所述多个参数。
[0005]在本公开的第二方面，提供了一种用于确定模型的多个参数的装置。该装置可以包括：阈值范围确定模块，被配置为基于针对所述模型的至少部分训练数据，确定所述多个参数的相应阈值范围；参数组合确定模块，被配置为确定在所述相应阈值范围内的备选参数的多个组合；质量因子确定模块，被配置为基于所述至少部分训练数据和所述备选参数，确定所述多个组合中的每个组合的质量因子；以及模型参数确定模块，被配置为基于质量因子高于阈值质量因子的组合，确定所述模型的所述多个参数。
[0006]在本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中存储器用于存储计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器执行以实现根据本公开的第一方面的方法。
[0007]在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，其中计算机可执行指令被处理器执行实现根据本公开的第一方面的方法。
[0008]在本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，计算机程序/指令被处理器执行时实现根据本公开的第一方面的方法。
附图说明
[0009]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实现方式的特征、优点及其他方面将变
得更加明显。在此以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实现方式，在附图中：
[0010]图1示出了能够在其中实现本公开的一些实施例的示例环境的框图；
[0011]图2示出了根据本公开的一些实施例的详细示例环境的示意图；
[0012]图3示出了根据本公开的一些实施例的用于确定模型的多个参数的过程的流程图；
[0013]图4示出了根据本公开的一些实施例的用于判定模型参数是否需要更新的过程的流程图；
[0014]图5示出了根据本公开的一些实施例的实时数据的数据分布的示例；
[0015]图6示出了根据本公开的一些实施例的用于确定模型的多个参数的装置的框图；以及
[0016]图7示出了其中可以实施本公开的一个或多个实施例的计算系统的框图。
具体实施方式
[0017]下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实现。虽然附图中显示了本公开的优选实现，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实现所限制。相反，提供这些实现是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
[0018]在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，即“包括但不限于”。除非特别申明，术语“或”表示“和/或”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个示例实现”和“一个实现”表示“至少一个示例实现”。术语“另一实现”表示“至少一个另外的实现”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
[0019]本公开的技术方案中，所涉及的用户数据的获取、存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0020]如以上提及的，服务过程中的安全，特别是服务提供者的安全一直是最关注的问题之一。任何侵害事件或犯罪事件的发生会严重的影响服务提供者的用户体验，影响服务平台声誉。例如，在某些国家或地区，犯罪嫌疑人可能会利用服务平台提供的乘客身份有预谋地对司机实施犯罪行为，这会对社会治安造成恶劣影响，极大地降低了司机座位服务提供者的用户体验和安全感。预防诸如此类的侵害事件的发生是最大挑战之一。
[0021]通常，服务平台会负责向发起服务请求的用户分配服务提供者。为了预防侵害事件发生，有效的方案是在服务分配阶段就考虑服务的安全性，从而为服务提供者评估服务请求者的安全性，促进服务顺利、安全完成。应理解，用于评估安全性的操作通常是利用人工智能模型来完成的，而模型的训练需要足量的训练数据。因此，在某个国家或地区构建服务平台的初期，用于评估服务请求者的安全性的模型不可用。为此，需要一种对训练数据的需求量较少的方式来确定模型的多个参数或指标，从而得到一个能够部分地实现上述功能的“轻量”模型。
[0022]本公开的实施例提供了一种用于确定模型的多个参数的方案。根据该方案，可以从有限的训练数据中确定模型的多个参数的相应阈值范围以及各参数在不同数值的情况下的多个组合。进而，可以确定各组合对应的质量因子，从而从参数的多个组合中选择效果
最优的组合。该效果最优的组合可以被确定为模型的多个参数。由此，能够快速地得到模型，进而可以在构建服务平台的初期有效地评估服务请求者的安全性，预防和降低了侵害事件发生的可能性，确保用户安全，提升用户体验。
[0023]以下将参考附图来详细描述本公开的一些示例实施例。
[0024]首先参考图1，其示出了能够在其中实现本公开的一些实施例的示例环境100的框图。在环境100中，计算设备110作为服务平台被配置为执行安全性评估和服务分配。环境100还可以包含服务请求者以及与服务请求者相关联的终端设备120。与服务请求者相对应的，环境100还可以包含服务提供者以及与服务提供者相关联的终端设备130。
[0025]服务请求者可以通过终端设备120发起服务请求。服务请求可以以订单的形式被提供给计算设备110。计算设备110在接收到服务请求后，可以基于服务请求生成订单数据，并将订单数据与在计算设备110中布置的上述模型的多个参数限定的条件进行比较。如果订单数据满足相应条件，则预测该订单不安全。由此，计算设备110可以直接取消该订单，或者在分配该订单时向被分配到该订单的服务提供者发送安全提醒。
[0026]图1示出了出行服务场景。服务请求者例如是有乘车需求的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定模型的多个参数的方法，包括：基于针对所述模型的至少部分训练数据，确定所述多个参数的相应阈值范围；确定在所述相应阈值范围内的备选参数的多个组合；基于所述至少部分训练数据和所述备选参数，确定所述多个组合中的每个组合的质量因子；以及基于质量因子高于阈值质量因子的组合，确定所述模型的所述多个参数。2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述至少部分训练数据确定所述相应阈值范围包括：将实时数据与已经用于确定所述模型的历史参数的历史训练数据进行比较；以及响应于所述实时数据的数据分布与所述历史训练数据的数据分布的差异大于阈值差异，获取不同于所述历史训练数据的所述至少部分训练数据，以确定所述相应阈值范围。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述质量因子是召回率，并且确定所述多个参数包括：将所述组合的召回率与对应于所述历史参数的历史召回率进行比较；以及响应于所述组合的召回率高于所述历史召回率，将备选参数的所述组合确定为所述模型的所述多个参数。4.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述至少部分训练数据确定所述相应阈值范围包括：基于所述至少部分训练数据，生成用于显示所述至少部分训练数据的数据分布以及相应训练数据的标注信息的图表；以及基于所述图表，确定所述相应阈值范围。5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述相应阈值范围包括：将所述图表输入阈值范围确定模型，以确定所述相应阈值范围，其中所述阈值范围确定模型是将附加的训练数据集中的参考图表作为输入以及对应的经标注的参考阈值范围作为输出来训练得到的。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述模型是用于预测叫车订单是否将要发生犯罪的数据处理模型，所述至少部分训练数据是基于历史叫车订单生成的训练数据，并且确定所述多个组合中的每个组合的质量因子包括：基于所述至...

【专利技术属性】
技术研发人员：付聪慧，赵知，袁一芳，李文铠，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：