申请/专利权人：中国移动通信集团江苏有限公司;中国移动通信集团有限公司

申请日：2020-12-29

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN112700270B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q50/50;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.05.11#实质审查的生效;2021.04.23#公开

摘要：本公开公开了一种评分数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取样本实际数据、总分和初始指标分组数量；根据总分和初始指标分组数量计算样本的模型预测值；根据模型预测值和样本实际数据，计算样本的目标泛函值；在目标泛函值满足预设条件的情况下，对样本的模型预测值进行平滑处理，得到最终评分，从而可以得到具有一定准确性的评分数据，进而实现了对人群的精准定位以及提高了准确率。

主权项：1.一种评分数据处理方法，其特征在于，包括：获取样本实际数据、总分和初始指标分组数量；根据所述总分和所述初始指标分组数量计算样本的模型预测值；根据所述模型预测值和所述样本实际数据，计算样本的目标泛函值；在所述目标泛函值满足预设条件的情况下，对所述样本的模型预测值进行平滑处理，得到最终评分；所述根据所述总分和所述初始指标分组数量计算样本的模型，包括：根据所述初始指标分组数量对指标数据进行分割，得到初始指标分组；按照所述初始指标分组数量取所述总分的平均获得各个初始指标分组下的初始指标评分；根据所述初始指标分组和所述初始指标评分建立评分卡模型配置表；根据所述评分卡模型配置表对样本进行查分匹配，得到所述样本各个指标的初始指标评分，累加所述样本各个指标的所述初始指标评分，得到所述样本的模型预测值；对所述样本的模型预测值进行平滑处理，得到最终评分，包括：获取初始分组与评分关系、高斯平滑函数和高斯平滑窗口；根据所述初始分组与评分关系和所述高斯平滑函数计算卷积；根据所述高斯平滑窗口和所述卷积生成与所述样本对应的第一模型预测值；基于预设阈值过滤与所述样本对应的所述第一模型预测值，得到第二模型预测值；计算所述第二模型预测值平均值作为最终评分；所述基于预设阈值过滤与所述样本对应的所述第一模型预测值，得到第二模型预测值，包括；确定所述样本所属的取值范围；根据所述取值范围，利用过滤器删除在所述预设阈值之外的所述第一模型预测值得到所述第二模型预测值；所述根据所述模型预测值和所述样本实际数据，计算样本的目标泛函值，满足如下公式： 其中，为样本实际数据，为模型预测值，为正整数，m为初始指标分组数量，为模型预测值的方差；所述样本实际数据包括征信网站、运营商自有红、黑名单数据以及第三方合作方提供的数据；所述指标数据包括年龄指标数据、学历指标数据和消费指标数据中的至少一个。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国移动通信集团江苏有限公司;中国移动通信集团有限公司 评分数据处理方法、装置、设备及存储介质

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