【技术实现步骤摘要】
本说明书属于人工智能，尤其涉及业务数据处理方法、装置和服务器。
技术介绍
1、在金融业务场景中，交易服务平台在接收到待处理的交易数据后，通常需要先确定出该交易数据所对应的业务标签；再区分不同的业务标签，采用相应的处理方式进行具体处理。
2、随着交易服务平台所提供的业务服务的数量扩展和增加，需要预测判断的业务标签的种类也变得越来越多、越来越复杂。相应的，适合用于模型学习训练的、标签齐全的样本数据的获取难度也变得越来越高。大多数情况下，往往只能收集到存在部分标签的样本数据。基于现有方法，往往很难较好地利用上述存在标签缺失的样本数据，进而影响具体应用时对交易数据业务标签的确定，导致交易数据的处理精度较差，处理效率较低。
3、针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本说明书提供了一种业务数据处理方法、装置和服务器，能够有效且充分利用地存在标签缺失的样本业务数据，以相对较低的成本，高效地训练得到效果较好的预设的多标签分类模型；进而，能够利用上述预设的多标...
【技术保护点】
1.一种业务数据处理方法，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，所述预设的多标签分类模型按照以下方式训练得到：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的缺失标签预测模型按照以下方式训练得到：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述改进的目标损失函数包括设置有低秩约束和最大分离结构约束的损失函数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照以下算式构建所述改进的目标损失函数：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于改进的目标损失函数，利用所述业务特征矩阵和...
【技术特征摘要】
1.一种业务数据处理方法，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，所述预设的多标签分类模型按照以下方式训练得到：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的缺失标签预测模型按照以下方式训练得到：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述改进的目标损失函数包括设置有低秩约束和最大分离结构约束的损失函数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，按照以下算式构建所述改进的目标损失函数：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于改进的目标损失函数，利用所述业务特征矩阵和业务标签矩阵，通过进行多轮模型训练，得到符合要求的预设的缺失标签预测模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到当前轮的缺失标签预测模型之后，所述方法还包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预设的第一训练规则，通过利用预设的缺失标签预测模型处理第一样本业务数据，确定出第一样本业务数据的缺...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵雪峰，王添阳，何棣康，杨玉新，
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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