申请/专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司

申请日：2021-07-12

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN113568739B

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06F16/215;G06F18/25;G06F18/241;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.11.16#实质审查的生效;2021.10.29#公开

摘要：本公开涉及一种用户资源额度分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：基于用户授权获取当前用户的用户信息，所述用户信息包括基础信息和行为信息；基于所述用户信息和预设策略生成多维度特征信息；将所述多维度特征信息输入用户额度分配模型中，生成分配系数，所述用户额度分配模型基于欠采样的多个历史用户信息和分类模型训练生成；基于所述分配系数为所述当前用户确定待分配的资源额度。本公开涉及的用户资源额度分配方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够解决在机器模型训练时，针对不平衡样本采用简单过采样或者欠采样而发生的过拟合问题，得到精确的计算模型，进而提高用户资源额度分配的效率，减少服务器计算压力。

主权项：1.一种用户资源额度分配方法，其特征在于，包括：获取满足预设条件的多个历史用户信息；将所述多个历史用户信息进行数据清洗和数据融合以生成多个历史特征信息；由所述多个历史特征信息中确定多个历史多维度特征信息；确定所述多个历史多维度特征信息对应的历史用户的样本标签，所述样本标签包括第一标签和第二标签；采用聚类的方式，将第一标签和第二标签的用户分成多个类别；采用均匀抽取的方式由带有第一标签的多个类别的历史用户中提取第一数量的带有第一标签的第一历史用户，第一标签可代表该用户为正常用户；采用均匀抽取的方式由带有第二标签的多个类别的历史用户中提取第二数量的带有第二标签的第二历史用户，第二标签可代表该用户为曾经有过特定行为的用户；基于第一历史用户和第二历史用户对应的多维度特征信息生成一个样本数据；基于所述样本数据对分类模型进行训练以生成初始模型，所述初始模型包括多个弱分类子模型和其对应的权重；基于所述初始模型的误差为所述多个历史多维度特征信息分配权重以生成另一个样本数据；基于所述另一个样本数据对分类模型再次进行训练至满足预设条件以生成用户额度分配模型；基于用户授权获取当前用户的用户信息，所述用户信息包括基础信息和行为信息；基于所述用户信息和预设策略生成多维度特征信息；将所述多维度特征信息输入用户额度分配模型中，生成分配系数，所述用户额度分配模型基于欠采样的多个历史用户信息和分类模型训练生成；基于所述分配系数为所述当前用户确定待分配的资源额度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京淇瑀信息科技有限公司 用户资源额度分配方法、装置及电子设备

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