【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，具体涉及一种对象分类方法、模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、随着全球经济的发展，面对日益开放的市场环境，银行需要了解客户对推荐信息的接收程度来针对性地进行推荐，从而为客户提供与自身需求相符的推荐信息。
2、在相关技术中，一般采用svm(support vector machine，支持向量机)来对客户进行分类，但现有的svm算法对分界面附近的样本点分类准确率不高。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了对象分类方法、模型训练方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种对象分类方法，包括：获取目标对象的目标数据，上述目标数据包括与目标对象的操作行为相对应的属性数据；将上述目标数据输入至有序加强平均联合支持向量机模型中，输出预测分类结果，其中，上述预测分类结果表征上述目标对象对推荐信息的接受程度，上述有序加强平均联合支持向量机是基于有序相对加权距离算法，利用样本对象的操作行为相对应的样本属性数...
【技术保护点】
1.一种对象分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的对象分类方法，其特征在于，所述获取目标对象的目标数据之前，所述方法包括：
3.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，根据有序相对加权距离算法对所述加权特征向量、所述特征向量和预训练模型的初始参数进行融合得到第一融合向量，包括：
5.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述基于所述损失值确定所述加权特征向量的权值，得到有序加强平均联合支持向量机模型，包括：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种对象分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的对象分类方法，其特征在于，所述获取目标对象的目标数据之前，所述方法包括：
3.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，根据有序相对加权距离算法对所述加权特征向量、所述特征向量和预训练模型的初始参数进行融合得到第一融合向量，包括：
5.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述基于所述损失值确定所述加权特征向量的权值，得到有序加强平均联合支持向量机模型，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：王彤，李可，许文意，范文靖，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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