【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及设备
[0001]本文件涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的快速发展，企业为用户提供的应用服务的种类和数量也越来越多，随之而来的用户数据的数据量日益增加，数据结构也日趋复杂，这就导致对用户进行风险检测的复杂度较高。
[0003]在进行风险检测时，可以根据同一用户在不同场景下的风险标签和训练数据，对不同的检测模型进行训练，在根据当前所处场景选取对应的训练完成的检测模型进行风险检测。但是，由于只通过当前场景下的数据和模型进行风险检测，这就会导致风险检测的准确性差，因此，需要一种能够提高风险检测准确性的解决方案。
技术实现思路
[0004]本说明书实施例的目的是提供一种数据处理方法、装置及设备，以提供需要一种能够提高风险检测准确性的解决方案。
[0005]为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：
[0006]第一方面，一种数据处理方法，包括：获取与执行目标业务相关的目标数据；基于预先训练的风险检测模...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：获取与执行目标业务相关的目标数据；基于预先训练的风险检测模型和预设检索数据库，对所述目标数据进行匹配检测处理，得到所述预设检索库中与所述目标数据具有相关关系的候选数据，并基于所述候选数据对应的风险类型，确定所述目标数据对应的风险类型；基于所述候选数据及对应的风险类型，对预设线性模型进行训练，得到训练后的线性模型，并基于所述训练后的线性模型每一维的模型参数，确定所述目标数据每一维度的特征的重要性；基于所述目标数据对应的风险类型和所述目标数据每一维度的特征的重要性，确定执行所述目标业务是否存在风险。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述目标数据对应的风险类型和所述目标数据每一维度的特征的重要性，确定执行所述目标业务是否存在风险，包括：基于所述训练后的线性模型每一维的模型参数，筛选出所述目标数据包含的特征中的目标特征；基于所述目标特征和所述目标数据对应的风险类型，确定执行所述目标业务是否存在风险。3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：在确定执行所述目标业务存在风险的情况下，确定风险防控策略中与所述目标特征对应的目标风险防控策略，并基于所述目标风险防控策略对所述目标业务进行风险防控处理。4.根据权利要求3所述的方法，所述预设检索数据库中存储有基于所述预先训练的风险检测模型和历史数据确定的历史向量，所述基于预先训练的风险检测模型和预设检索数据库，对所述目标数据进行匹配检测处理，得到所述预设检索库中与所述目标数据具有相关关系的候选数据，并基于所述候选数据确定所述目标数据对应的风险类型，包括：基于所述预先训练的风险检测模型，确定与所述目标数据对应的第一向量；对所述预设检索数据库中存储的所述历史向量和所述第一向量进行匹配处理，确定所述历史向量中与所述第一向量具有相关关系的候选向量，将所述候选向量确定为所述候选数据；获取所述候选向量与所述第一向量之间的向量距离，并基于所述向量距离以及所述候选向量对应的风险类型，确定所述目标数据对应的风险类型。5.根据权利要求4所述的方法，所述基于所述候选数据及对应的风险类型，对预设线性模型进行训练，得到训练后的线性模型，包括:基于所述候选数据及对应的风险类型，以及所述候选向量与所述第一向量之间的向量距离，对预设线性模型进行训练，得到训练后的线性模型。6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述候选数据及对应的风险类型，以及所述候选向量与所述第一向量之间的向量距离，对预设线性模型进行训练，得到训练后的线性模型，包括：将所述候选数据输入所述预设线性模型，得到所述候选数据对应的第一风险类型；基于所述第一风险类型和所述候选数据对应的风险类型，确定第一损失值；
基于所述候选向量与所述第一向量之间的向量距离，以...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宁涛，胡佳豪，杨阳，张天翼，傅幸，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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