本发明属于网络数据推荐技术领域，具体涉及一种基于时间序列特征的数据推荐方法及系统。本发明通过对用户在线行为数据进行预处理和量化映射，构建了多个平行时段，并依据时间分布特征分析出活跃段和空白段，进而对用户的在线行为进行聚类分析，得到多个用...

本发明属于交易平台管理技术领域，具体涉及一种基于交易平台的数据资源处理方法及系统。本发明根据数据的业务关联度和业务贡献度，对基底数据进行了分类和权重分配，使得重要的数据子集能够获得更多的关注和处理资源，同时，本发明还通过关联性分析，将与...

本发明涉及一种算法模型部署上线方法、装置及计算机设备，其中，该方法包括：在目标算法模型训练完成之后，获取所述目标算法模型的模型报告，其中，所述模型报告包括配置文件和模型文件；然后从所述配置文件中提取分箱配置文件、变量特征文件以及测试数据...

本发明涉及一种基于信贷平台的分发系统、方法及装置，其中，该系统包括：资金方产品模块，用于配置信贷产品的基本信息以及资金方的放款要求；策略规则配置模块，用于配置不同场景对应的策略以及各个策略对应的分发规则；分发规则匹配模块，用于用户在选择...

本发明涉及一种信贷机构的推荐方法和装置，该方法包括：获取目标用户在每个信贷机构上的模型得分，模型得分用于指示信贷机构对目标用户进行授信的概率；获取多个信贷机构之间的授信相关性，授信相关性与第一矩阵和第二矩阵相关，第一矩阵中的元素为不同用...

本发明涉及一种非结构化数据的数据同步方法和装置，该方法包括：将非结构化数据写入MongoDB和Elasticsearch中；在Hive或者Doris中创建与MongoDB或Elasticsearch中第一数据表相对应的第二数据表；解析需...

本发明涉及一种模型入模变量异常监控方法和装置，其中，该方法包括：获取目标模型的有效特征变量以及所述有效特征变量的分箱；获取所述目标模型的所述有效特征变量的值，并计算所述目标模型的所述有效特征变量的每个分箱的特征占比；根据所述目标模型的所...

本发明涉及一种变量相关性的确定方法和装置，其中，该方法包括：获取目标列联表，其中，目标列联表为2*N的列联表；在N为2的情况下，计算目标列联表的P值，并根据P值确定用户提额行为与机构审核时长之间的相关性，其中，P值用于指示用户提额行为与...

本发明公开了一种基于ORM的分布式全局缓存系统，包括以下步骤：设计基于结构化数据库的全局配置表、通过ORM管理后台增加使用目标配置数据、提取表的所有字段组织为json格式的数据、json格式的数据写入、从缓存数据库中获取使用目标列表、实...

本发明公开了一种基于python的实时配置及动态运算系统，实时配置包括：(1)分析业务需求，并结合用户数据和已有的其它系统，提取可配置内容；(2)在本系统管理后台开始配置，数据源、计算任务、计算项配置项分别对应不同的配置表，通过可视化的...

本发明公开了一种基于列联表统计检验的提额与授信金额关联性判别方法，即通过卡方检验法对提额与授信金额关联性进行判别，量化统计样本实际观测值与理论值之间的偏离程度。进行统计检验时，卡方值将与相对应的临界值比较，即可得出相关统计结论。该基于列...

本发明涉及一种风控模型预测结果的评估方法和装置，其中，该方法包括：在策略引擎中部署多个风控模型和对比组，多个风控模型分为决策组和异步执行组，决策组用于执行决策组模型算法进行用户风控检验，决策组模型算法用于指示策略引擎的风控策略，异步执行...

本发明涉及一种卡方分箱方法和装置，其中，该方法包括：对原始数据进行零值分箱，得到第一分箱结果，其中，所述零值分箱用于指示将同一类别的数量为零的相邻的两个箱子合并为一个箱子；基于所述第一分箱结果进行相邻箱子的卡方检验，得到第二分箱结果；对...