用户的评分确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用户的评分确定方法及装置，涉及机器学习技术领域。所述方法包括：根据用户的基本信息以及用户在平台内部的使用行为信息，构建用户数据信息；根据直方图近似算法构建GBDT算法中的多变量决策树，得到改进后的GBDT算法，并对所述改进后的GBDT算法进行训练，得到入驻用户内部评分模型；将所述用户数据信息输入所述入驻用户内部评分模型，确定用户的模型评分。本发明专利技术提供的用户的评分确定方法及装置，通过对改进的GBDT算法进行训练后得到入驻用户内部评分模型，将用户的数据信息输入所述入驻用户内部评分模型得到用户的模型评分。提升了模型在平台场景中的适用性，提高用户评分预测的准确率。用户评分预测的准确率。用户评分预测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
用户的评分确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及机器学习
，具体涉及一种用户的评分确定方法及装置。

技术介绍

[0002]目前针对云平台建立内部评价体系的方法较少，精准指导云平台运营方向的方法系统更是缺乏。
[0003]现有相似的技术方案多是成熟行业的定性规则，大致的评级指标体系构建思路是：针对行业内的无监督数据，首先按照一定规则提取数据集，通过聚类分析等其他方法，建立评级模型。另一种思路是针对行业内样本，根据无监督数据打分的方法进行样本标签建设，并将无监督学习得到的标签作为输入，继而使用GDBT算法针对性的进行建模。这两种思路的缺点在于，由于无监督学习不具备模型可靠度计量，泛化能力较差，对于云平台用户的内部评级来说并不具备推广能力，对未入驻用户及各变量间的相关关系考虑不足。
[0004]因此，如何提出一种方法，能够考虑用户各个变量特征间的相关关系，解决用户评分的技术问题，并提升用户评分的准确率，具有十分重要的意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种用户的评分确定方法及装置，用以解决现有技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户的评分确定方法，其特征在于，包括：根据用户的基本信息以及用户在平台内部的使用行为信息，构建用户数据信息；根据直方图近似算法构建GBDT算法中的多变量决策树，得到改进后的GBDT算法，并对所述改进后的GBDT算法进行训练，得到入驻用户内部评分模型；将所述用户数据信息输入所述入驻用户内部评分模型，确定用户的模型评分。2.根据权利要求1所述的用户的评分确定方法，其特征在于，所述用户的基本信息包括：用户名称、用户类型、项目类型以及用户年净利润；所述用户在平台内部的使用行为信息包括：用户对资源的利用率、用户的直接价值度量、用户的间接价值度量以及针对用户的预设评分。3.根据权利要求1所述的用户的评分确定方法，其特征在于，所述入驻用户内部评分模型是根据如下步骤训练得到的：将用户数据信息输入理想解法Topsis算法，确定所述用户的第一评分；将用户数据信息输入主成分分析PCA算法，确定所述用户的第二评分；将所述第一评分和所述第二评分输入基于线性可信度累加LCA算法，确定用户评分；根据所述用户评分，构建用户评分数据集；将所述用户评分数据集输入所述改进后的GBDT算法进行训练，得到所述入驻用户内部评分模型。4.根据权利要求3所述的用户的评分确定方法，其特征在于，所述将用户数据信息输入理想解法Topsis算法，确定所述用户的第一评分，包括：将用户数据信息输入Topsis算法，确定所述用户数据信息中的最优解与最劣解；根据所述最优解与最劣解，确定所述用户数据信息到所述最优解的第一欧式距离与所述用户数据信息到所述最劣解的第二欧氏距离；根据所述第一欧氏距离以及所述第二欧式距离，确定所述用户数据信息的相对贴近程度；根据所述贴近程度，确定所述用户的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟维坚，何庆，尚晶，徐海勇，陶涛，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：