System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 特征推荐方法及装置、策略制定方法及装置、设备、介质制造方法及图纸_技高网

特征推荐方法及装置、策略制定方法及装置、设备、介质制造方法及图纸

技术编号:40763019 阅读:4 留言:0更新日期:2024-03-25 20:14
本说明书实施例公开了一种特征推荐方法及装置、策略制定方法及装置、设备、介质。其中特征推荐方法,包括获取各特征对应的标签数据,所述标签数据包括特征对于策略目标的区分度标签;基于各特征对应的标签数据,筛选得到供用户在策略制定过程中进行特征选取的策略制定用特征,并进行推荐。赋予各特征对应的标签数据,且标签数据中包括特征对于策略目标的区分度标签,因此在制定相应策略目标以及策略制定要求的策略时,可以基于特征的标签数据对用户进行特征推荐,以最大程度保证策略的成功制定。

【技术实现步骤摘要】

本说明书的多个实施例涉及风险管控,具体涉及一种特征推荐方法及装置、策略制定方法及装置、设备、介质


技术介绍

1、目前在风险管控策略制定过程中,需要先获取策略目标以及策略制定要求,然后基于策略目标选取用于制定策略的特征,再基于选取的特征制定可满足策略制定要求的最终策略。例如策略制定要求是用户借款还款率大于百分之80,用户则需要在与用户相关的年纪、职业、工资等特征中选取至少一个特征,若选取了工资特征,后续则基于工资特征的特征属性对用户进行筛选,若筛选结果中工资高于10000元的所有用户借款还款率大于百分之80,且筛选得到的用户数量满足预设要求,则可制定针对工资高于10000元的用户进行放款的策略。

2、然而并非通过所有特征均可制定得到满足策略制定要求的策略。例如上述用户借款还款率大于百分之80的策略制定要求,若选择身高特征则可能出现无论如何基于身高大小进行用户筛选,均无法得到满足用户借款还款率大于百分之80且用户数量满足预设要求的用户组。

3、因此,亟需一种可在策略制定过程中合理推荐特征的方法。


技术实现思路

1、本说明书实施例提供了一种特征推荐方法及装置、策略制定方法及装置、设备、介质,可在策略制定过程中合理推荐特征,以最大程度保证策略的成功制定。其技术方案如下:

2、第一方面,本说明书实施例提供了一种特征推荐方法,包括:

3、获取各特征对应的标签数据,所述标签数据包括特征对于策略目标的区分度标签;

4、基于各特征对应的标签数据,筛选得到供用户在策略制定过程中进行特征选取的策略制定用特征,并进行推荐。

5、第二方面,本说明书实施例提供一种策略制定方法,包括:

6、采用如上述实施例第一方面所述的特征推荐方法推荐的特征进行策略制定。

7、第三方面,本说明书实施例提供了一种特征推荐装置,包括:

8、标签模块,用于获取各特征对应的标签数据,所述标签数据包括特征对于策略目标的区分度标签;

9、特征推荐模块,用于基于各特征对应的标签数据,筛选得到供用户在策略制定过程中进行特征选取的策略制定用特征,并进行推荐。

10、第四方面,本说明书实施例提供了一种策略制定装置,采用如上述实施例第三方面所述的一种特征推荐装置推荐的特征进行策略制定。

11、第五方面,本说明书实施例提供了一种电子设备,包括处理器以及存储器;所述处理器与所述存储器相连;所述存储器,用于存储可执行程序代码;所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序,以用于执行如上述实施例第一方面或第二方面所述方法的步骤。

12、第六方面,本说明书实施例提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行如上述实施例第一方面或第二方面所述方法的步骤。

13、本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括:

14、赋予各特征各自对应的标签数据,且所述标签数据包括特征对于策略目标的区分度标签,在策略制定过程中基于各特征对应的标签数据,筛选得到供用户在策略制定过程中进行特征选取的策略制定用特征,并进行推荐,以最大程度保证策略的成功制定。

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【技术保护点】

1.一种特征推荐方法,包括:

2.根据权利要求1所述的一种特征推荐方法,所述基于各特征对应的标签数据,筛选得到策略制定用特征,包括:

3.根据权利要求2所述的一种特征推荐方法,所述标签数据还包括特征与其余各特征的相似性标签,所述筛选得到的多个策略制定用特征互相之间不具有相似性。

4.根据权利要求2所述的一种特征推荐方法,其中,获取特征对于策略目标的区分度标签,包括:

5.根据权利要求4所述的一种特征推荐方法,所述基于多个数据样本,获取特征对于策略目标的区分度标签,包括:

6.根据权利要求2~5任一项所述的一种特征推荐方法,在推荐策略制定用特征之前,还包括:

7.根据权利要求6所述的一种特征推荐方法,在推荐策略制定用特征之后,还包括:

8.根据权利要求7所述的一种特征推荐方法,其中,获取组合特征对于策略目标的联合区分度标签,包括:

9.根据权利要求8所述的一种特征推荐方法,所述基于多个组合特征数据样本,获取组合特征对于策略目标的联合区分度标签,包括:

10.根据权利要求3所述的一种特征推荐方法,所述特征对于策略目标的区分度标签以及特征与其余各特征的相似性标签在用户制定策略之前预先获取。

11.一种策略制定方法,采用如权利要求1~10任一项所述的一种特征推荐方法推荐的特征进行策略制定。

12.一种特征推荐装置,包括:

13.根据权利要求12所述的一种特征推荐装置,所述特征推荐模块包括:

14.根据权利要求13所述的一种特征推荐装置,其中:

15.根据权利要求13所述的一种特征推荐装置,所述标签模块包括:

16.根据权利要求15所述的一种特征推荐装置,所述第一区分度单元包括:

17.根据权利要求13~16任一项所述的一种特征推荐装置,还包括:

18.根据权利要求17所述的一种特征推荐装置,还包括:

19.根据权利要求18所述的一种特征推荐装置,所述标签模块包括:

20.根据权利要求19所述的一种特征推荐装置,所述第二区分度单元包括:

21.根据权利要求14所述的一种特征推荐装置,所述标签模块中获取的特征对于策略目标的区分度标签以及特征与其余各特征的相似性标签在用户制定策略之前预先获取。

22.一种策略制定装置,采用如权利要求12~21任一项所述的一种特征推荐装置推荐的特征进行策略制定。

23.一种电子设备,包括处理器以及存储器;

24.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~11任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种特征推荐方法,包括:

2.根据权利要求1所述的一种特征推荐方法,所述基于各特征对应的标签数据,筛选得到策略制定用特征,包括:

3.根据权利要求2所述的一种特征推荐方法,所述标签数据还包括特征与其余各特征的相似性标签,所述筛选得到的多个策略制定用特征互相之间不具有相似性。

4.根据权利要求2所述的一种特征推荐方法,其中,获取特征对于策略目标的区分度标签,包括:

5.根据权利要求4所述的一种特征推荐方法,所述基于多个数据样本,获取特征对于策略目标的区分度标签,包括:

6.根据权利要求2~5任一项所述的一种特征推荐方法,在推荐策略制定用特征之前,还包括:

7.根据权利要求6所述的一种特征推荐方法,在推荐策略制定用特征之后,还包括:

8.根据权利要求7所述的一种特征推荐方法,其中,获取组合特征对于策略目标的联合区分度标签,包括:

9.根据权利要求8所述的一种特征推荐方法,所述基于多个组合特征数据样本,获取组合特征对于策略目标的联合区分度标签,包括:

10.根据权利要求3所述的一种特征推荐方法,所述特征对于策略目标的区分度标签以及特征与其余各特征的相似性标签在用户制定策略之前预先获取。

11.一种策略制定方法,采用如权利要求1~10任一项所述的一种特...

【专利技术属性】
技术研发人员:曾维马倩霞
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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