【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种数据主体的确定方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、通过引入前沿的大数据分析技术或机器学习算法，实现高效准确的自动化决策，加速推动企业客户服务的数字化升级，优化客户体验。但是数字化进程是一项长期的工作，这一过程中交易平台在对公营销业务上依旧存在痛点。
技术实现思路
1、为克服相关技术中业务目标群体不明确的技术问题，本公开提供一种数据主体的确定方法、装置及电子设备。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种数据主体的确定方法，所述方法包括：
3、根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，交互数据集为第一数据主体在数据平台上与其他数据主体进行交互过程中产生的交互数据；
4、获取第二数据主体的第二交互数据集和第二主体类型标签；
5、根据所述第二交互数据集和所述第二主体类型标签，对所述多个交互数据集和对应的所述多个第一主体类型标签进行数据整理，生成目标样本数据；
6、根据所述目标样本数据训练预设有监督模型，以生成目标数据模型，所述目标数据模型用于确定交互数据集与主体类型标签之间的映射关系；
7、基于所述目标数据模型对待识别交互数据集进行契合度评分，按照契合度评分由高到低的顺序生成目标数据主体列表。
8、可选地，所述根据所述第二交互数据集和所述第二主体类型标签，对所述多个交互数据集和
9、对所述第二交互数据集进行均值处理，以生成所述第二主体类型标签下的第一数据样本质心；
10、从所述多个交互数据集中确定对应第一主体类型标签与所述第二主体类型标签匹配的第一交互数据集；
11、确定所述第一交互数据集的多个第二数据样本质心；
12、基于所述第二主体类型标签、所述第二交互数据集和目标交互数据集，生成所述目标样本数据，所述目标交互数据集为所述第一交互数据集中第二数据样本质心与所述第一数据样本质心匹配的交互数据集。
13、可选地，所述方法还包括：
14、获取所述第二主体类型标签中所述多个第二数据样本质心与所述第一数据样本质心之间的多个相似度值；
15、从所述第一交互数据集中选取相似度值最大的前n个数据集，作为所述目标交互数据集，所述n为正整数。
16、可选地，所述根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，包括：
17、对于所述多个交互数据集中的任一交互数据集，根据所述交互数据集，确定对应的数据主体与其他数据主体之间的交互关系；
18、根据所述其他数据主体和所述交互关系，生成所述数据主体的主体关系图谱；
19、根据多个主体关系图谱之间的相似性对所述多个第一数据主体进行分类，一生成所述多个第一主体类型标签。
20、可选地，所述根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，包括：
21、根据所述多个交互数据集，生成所述多个第一数据主体一一对应的多个数据点；
22、基于设定采集半径，从所述多个数据点中确定多个核心数据点，核心数据点为所述设定采集半径内其他数据点数量大于设定阈值的数据点；
23、基于所述多个核心数据点，构建多个聚类簇；
24、根据所述多个聚类簇，生成所述多个第一数据主体的所述多个第一主体类型标签。
25、可选地，所述基于所述多个核心数据点，构建多个聚类簇，包括：
26、从所述多个数据点中确定所述多个核心数据点对应连接密度可达的多个目标数据点；
27、根据所述多个核心数据点和所述多个目标数据点，生成所述多个聚类簇。
28、可选地，所述方法还包括：
29、将所述待识别交互数据输入至所述目标数据模型中，以生成所述待识别交互数据的关联知识图谱，所述关联知识图谱中包括多个高级价值主体和多个次高级价值主体；
30、根据所述关联知识图谱，生成高价值主体列表和次价值主体列表。
31、根据本公开实施例的第二方面，提供一种数据主体的确定装置，包括：
32、第一生成模块，用于根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，交互数据集为第一数据主体在数据平台上与其他数据主体进行交互过程中产生的交互数据；
33、获取模块，用于获取第二数据主体的第二交互数据集和第二主体类型标签；
34、处理模块，用于根据所述第二交互数据集和所述第二主体类型标签，对所述多个交互数据集和对应的所述多个第一主体类型标签进行数据整理，生成目标样本数据；
35、第二生成模块，用于根据所述目标样本数据训练预设有监督模型，以生成目标数据模型，所述目标数据模型用于确定交互数据集与主体类型标签之间的映射关系；
36、执行模块，用于基于所述目标数据模型对待识别交互数据集进行契合度评分，按照契合度评分由高到低的顺序生成目标数据主体列表。
37、可选地，该处理模块，包括：
38、第一生成子模块，用于对所述第二交互数据集进行均值处理，以生成所述第二主体类型标签下的第一数据样本质心；
39、第一确定子模块，用于从所述多个交互数据集中确定对应第一主体类型标签与所述第二主体类型标签匹配的第一交互数据集；
40、第二确定子模块，用于确定所述第一交互数据集的多个第二数据样本质心；
41、第二生成子模块，用于基于所述第二主体类型标签、所述第二交互数据集和目标交互数据集，生成所述目标样本数据，所述目标交互数据集为所述第一交互数据集中第二数据样本质心与所述第一数据样本质心匹配的交互数据集。
42、根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。
43、根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
44、处理器；
45、用于存储处理器可执行指令的存储器；
46、其中，所述处理器被配置为执行所述存储器中的可执行指令，以实现第一方面中任意一项所述的方法。
47、本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
48、根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，交互数据集为第一数据主体在数据平台上与其他数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据主体的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二交互数据集和所述第二主体类型标签，对所述多个交互数据集和对应的所述多个第一主体类型标签进行数据整理，生成目标样本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个核心数据点，构建多个聚类簇，包括：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种数据主体的确定装置，其特征在于，所述装置包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种数据主体的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二交互数据集和所述第二主体类型标签，对所述多个交互数据集和对应的所述多个第一主体类型标签进行数据整理，生成目标样本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个交互数据集之间的相似性，对所述多个交互数据集一一对应的多个第一数据主体进行分群处理，生成所述多个第一数据主体的多个第一主体类型标签，包括：
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：施煜波，薛文，包剑，干晴，居胜峰，张丽雯，陈卓，刘煜，姚殚，
申请(专利权)人：江苏常熟农村商业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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