【技术实现步骤摘要】
本申请涉及限定成本条件下的风险数据选取领域，具体而言，涉及一种数据的选取方法及装置、存储介质、电子设备。
技术介绍
1、数据和信息是各个行业的重要资产之一。信息安全最重要是对数据的保护，需要建立一套对数据保密性、完整性、可用性的安全机制。此外，为了保证数据的可用性，还需要对数据进行一定程度的风险分析，但相关技术中在分析风险主体的n个风险数据时，由于风险数据的成本较高，通常采用人工进行筛选，使得在数据处理过程中会引入较强的主观性，且分析效率较低
2、针对相关技术中，对于风险数据的筛选效率较低等问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种数据的选取方法及装置、存储介质、电子设备，以至少解决相关技术中对于风险数据的筛选效率较低等问题。
2、根据本申请的一个实施例，提供了一种数据的选取方法，包括：对待分析风险对象中的n个风险数据进行预处理，得到i个输入样本，其中，1≤i≤n，i、n为整数；将所述i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果；所述动态规划模型为通过机器学习训练多组样本得到的，所述多组样本中的每组样本均包括：目标输入样本，以及目标输入样本对应的目标选择结果；对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果。
3、在本申请实施例中，对待分析风险对象中的n个风险数据进行预处理，得到i个输入样本，包括：根据预设风险类型对待分析风险对象中的风险数据进行划分，得到m个风险数据集合；根据预设的数据处理要求从所述m个风
4、在本申请实施例中，将所述i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果之前，上述方法还包括：获取目标对象设置的决策问题，其中，所述决策问题用于指示对所述i个输入样本进行数据选取的选取条件；将所述决策问题同步至所述动态规划模型，并指示所述动态规划模型对所述决策问题进行拆解处理；在所述动态规划模型完成对所述决策问题的拆解处理的情况下，确定所述动态规划模型输出的数据选择结果的组合方式。
5、在本申请实施例中，所述动态规划模型对所述决策问题进行拆解处理，包括：将所述决策问题拆解为第一子问题以及第二子问题，其中，所述第一子问题为从前i个数据中选取部分数据，使得所述部分数据的区分能力最大，所述第二子问题为所述部分数据的目标风险成本值小于或等于风险条件对应的风险成本值。
6、在本申请实施例中，对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果，包括：将所述数据选择结果填充至预设的数据选取矩阵，得到第一矩阵；将所述数据选择结果填充至预设的区分能力矩阵，得到第二矩阵；在确定目标对象设置的风险条件，根据所述风险条件、所述第一矩阵、所述第二矩阵确定目标选取结果。
7、在本申请实施例中，在确定目标对象设置的风险条件，根据所述风险条件、所述第一矩阵、所述第二矩阵确定目标选取结果，包括：确定所述风险条件对应的最大ks值和风险成本值；基于所述最大ks值在所述第二矩阵中进行筛选，得到第一选取结果；基于所述风险成本值在所述第一矩阵中进行筛选，得到第二选取结果；根据所述第一选取结果和所述第二选取结果确定目标选取结果。
8、在本申请实施例中，对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果之后，上述方法还包括：将所述目标选取结果发送至目标对象；获取所述目标对象针对所述目标选取结果生成的反馈信息；根据所述反馈信息确定所述目标选取结果是否为有效的数据选取结果。
9、根据本申请的另一个实施例，还提供了一种数据的选取装置，包括：第一处理单元，用于对待分析风险对象中的n个风险数据进行预处理，得到i个输入样本，其中，1≤i≤n，i、n为整数；选择单元，用于将所述i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果；所述动态规划模型为通过机器学习训练多组样本得到的，所述多组样本中的每组样本均包括：目标输入样本，以及目标输入样本对应的目标选择结果；第二处理单元，用于对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果。
10、在本申请实施例中，上述第一处理单元，还用于根据预设风险类型对待分析风险对象中的风险数据进行划分，得到m个风险数据集合；根据预设的数据处理要求从所述m个风险数据集合中确定出所述n个风险数据，其中，m为正整数。
11、在本申请实施例中，上述装置还包括：拆解单元，用于将所述i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果之前，获取目标对象设置的决策问题，其中，所述决策问题用于指示对所述i个输入样本进行数据选取的选取条件；将所述决策问题同步至所述动态规划模型，并指示所述动态规划模型对所述决策问题进行拆解处理；在所述动态规划模型完成对所述决策问题的拆解处理的情况下，确定所述动态规划模型输出的数据选择结果的组合方式。
12、在本申请实施例中，上述拆解单元，还用于将所述决策问题拆解为第一子问题以及第二子问题，其中，所述第一子问题为从前i个数据中选取部分数据，使得所述部分数据的区分能力最大，所述第二子问题为所述部分数据的目标风险成本值小于或等于风险条件对应的风险成本值。
13、在本申请实施例中，上述第二处理单元，还用于将所述数据选择结果填充至预设的数据选取矩阵，得到第一矩阵；将所述数据选择结果填充至预设的区分能力矩阵，得到第二矩阵；在确定目标对象设置的风险条件，根据所述风险条件、所述第一矩阵、所述第二矩阵确定目标选取结果。
14、在本申请实施例中，上述第二处理单元，还用于确定所述风险条件对应的最大ks值和风险成本值；基于所述最大ks值在所述第二矩阵中进行筛选，得到第一选取结果；基于所述风险成本值在所述第一矩阵中进行筛选，得到第二选取结果；根据所述第一选取结果和所述第二选取结果确定目标选取结果。
15、在本申请实施例中，上述装置还包括：反馈单元，用于对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果之后，上述方法还包括：将所述目标选取结果发送至目标对象；获取所述目标对象针对所述目标选取结果生成的反馈信息；根据所述反馈信息确定所述目标选取结果是否为有效的数据选取结果。
16、根据本申请的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
17、根据本申请的又一个实施例，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
18、通过本申请，对待分析风险对象中的n个风险数据进行预处理，得到i个输入样本，其中，1≤i≤n，i、n为整数；将i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果；动态规划模型为通过机器学习训练多组样本得到的，多组样本中的每组样本均包括：目标输入样本，以及目标输入样本对应的目标选择结果；对数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果，采用上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据的选取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待分析风险对象中的N个风险数据进行预处理，得到i个输入样本，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述动态规划模型对所述决策问题进行拆解处理，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定目标对象设置的风险条件，根据所述风险条件、所述第一矩阵、所述第二矩阵确定目标选取结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果之后，所述方法还包括：
8.一种数据的选取装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实
10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种数据的选取方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待分析风险对象中的n个风险数据进行预处理，得到i个输入样本，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述i个输入样本输入至动态规划模型中，得到数据选择结果之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述动态规划模型对所述决策问题进行拆解处理，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据选择结果进行组合选取处理，得到目标选取结果，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定目标对象设置的风险条件，根据所述风险...
【专利技术属性】
技术研发人员：马小龙，苗森，丁焱，
申请(专利权)人：中国光大银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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