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申请/专利权人：上海淇玥信息技术有限公司

摘要：本发明属于在计算机信息处理技术领域，提供一种基于多源异构数据的资源分配方法、装置和电子设备，方法包括：获取用户进行资源请求时的用户数据；根据所述用户数据的类型分别输入预设的机器学习模型，得到与所述类型对应的评估结果；根据所述评估结果对所述用户进行资源分配。本发明通过获取历史用户的用户数据，并将不同类型的用户数据分别输入对应的机器学习模型进行训练，利用训练好的机器学习模型对新用户的用户数据进行评估，根据评估结果对新用户进行资源分配，减少了数据转换过程中导致的信息损失，改善数据使用的单一性，提高了数据使用效率和模型输出的准确率，评估策略更灵活多变，降低了业务风险和损失。

主权项：1.一种基于多源异构数据的资源分配方法，其特征在于，包括：获取用户进行资源请求时的用户数据并将用户的用户数据进行分类；根据所述用户数据的分类的类型分别输入对应的预设的机器学习模型，得到与所述类型对应的评估结果；预设的机器学习模型包括根据历史用户的用户数据的分类的类型分别训练得到第一评估模型、第二评估模型和第三评估模型，其中，将历史用户进行资源请求的用户数据作为训练样本对所述机器学习模型进行训练，具体包括：将用户数据的具有明显的结构化特征的身份数据作为第一类数据输入常规机器学习模型训练得到第一评估模型，将用户数据的图片数据作为第二类数据输入图片分类模型训练得到第二评估模型，将用户数据的埋点获取的用户行为数据作为不直观语言的第三类数据输入自然语言处理模型训练得到第三评估模型；所述评估结果包括第一评估模型输出的第一评分、第二评估模型输出的第二评分和第三评估模型输出的第三评分；对第一评分、第二评分、第三评分这三个评分分别设置权重，其中，第三评分权重设置为最高，判断设置权重后的三个评分加权平均后得到的综合评分是否大于预设阈值或者将设置权重后的三个评分输入综合评分模型，以确定所述用户是否通过审核；和或，根据预设规则分别对第一评分、第二评分和第三评分设置不同的阈值并判断第一评分、第二评分和第三评分各自是否超过阈值，通过不同组合策略结合三个评分判断用户是否通过审核；根据所述用户是否通过审核得到所述用户的综合评估结果；根据所述用户的综合评估结果对所述用户进行资源分配。

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