【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法。
技术介绍
1、用户全景画像是指对一个用户进行全面、多维度的描述和分析，以形成一个全面的用户特征画像。它是通过收集、整合和分析用户的各种数据，包括个人信息、行为数据、偏好信息、社交网络等，从而深入了解用户的背景、兴趣、行为模式和需求。
2、银行领域的大数据具有多源性、异构性、覆盖范围广等特点。由于这些数据难以整理、归纳、清洗、分析与应用，导致如何从海量的信息中提取出有用的价值信息，并使用是当下银行领域所面临的最大的挑战。
3、对于用户而言，不同时间用户的金融需求不一样，不同用户的金融需求也不一样。因此，对用户生成对应的金融画像是必不可少的。不仅有利于了解用户特征，及时了解用户需求，也为后续服务提供依据。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，以解决现有银行用户数据难以整理、归纳、清洗、分析与应用，导致如何从海量的信息中提取出有用的价值信息的问题。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、步骤1：对获取的用户数据源进行数据清洗和预处理；
5、所述步骤1具体包括以下步骤：
6、步骤1.1：对有较多不符合业务要求、重复、异常的数据进行删除处理。
7、步骤1.2：对对有缺失的数据进行填补，对连续性
8、步骤1.3：对非数值型数据进行特征编码转换，转换为可运算的数值型。
9、步骤2：将经过数据清洗和预处理后的数据整合到统一的数据集中；
10、所述步骤2具体包括以下步骤：
11、步骤2.1：理解数据源：获取每个数据源的特点、结构和格式；获取每个数据源中包含的数据类型、字段和含义；获取数据源之间的关系和连接方式；
12、步骤2.2：数据结构映射：对数据源之间的数据结构和字段进行映射，将字段名不一致或数据类型不匹配数据进行字段映射和转换，使得数据结构保持一致；
13、步骤2.3：数据格式转换：将数据源中的数据转换为统一的格式；以便后续的整合和处理。这可以包括将数据转换为标准的文本、表格、json、xml等格式，或者使用特定的数据交换格式如csv、avro等。
14、步骤2.4：数据标准化：对数据进行标准化，使得不同数据源中的数据具有一致的单位、量纲和格式；例如，对于时间数据，可以统一使用特定的时间格式；对于数值数据，可以进行归一化或标准化处理。
15、步骤2.5：数据集成：将经过预处理和格式转换的数据进行集成，整合为一个统一的数据集；可以根据业务需求和数据关系，选择合适的集成方式，如行级合并、列级合并、连接操作等。
16、步骤2.6：数据冲突解决与一致性验证：处理不同数据源中可能存在的冲突和重复数据。根据数据的唯一标识符，进行冲突检测和解决，避免重复数据的存在。对整合后的数据进行一致性验证和校验。检查数据的完整性、准确性和一致性，确保数据的质量和可靠性。
17、步骤3：基于整合后的数据进行数据对齐，将不同数据源中表示相同实体的数据进行对齐；可以使用基于规则的方法、相似度度量、字符串匹配算法等进行实体对齐。
18、步骤4：对步骤3处理的数据进行特征工程，提取对目标任务具有预测能力的数据特征；
19、所述步骤4具体包括以下步骤：
20、步骤4.1：特征提取：从整合后的数据集中提取数据特征，所述数据特征包括统计特征、文本特征、图像特征；特征提取的方法可以根据不同数据类型和业务需求选择合适的技术；
21、步骤4.2：特征编码：对提取的特征进行编码，将其转换为计算机可处理的形式；编码方式可以包括数值编码、独热编码、文本向量化、图像表示等。
22、步骤4.3：特征组合：对编码后不同数据源提取的特征进行组合；可以通过特征交叉、特征组合、特征拼接等方式将多个特征组合成一个更丰富的特征表示。
23、步骤4.4：特征选择：根据特征的重要性和贡献度，选择对目标任务有意义的特征；可以使用统计方法、机器学习模型的特征重要性评估、领域知识等进行特征选择。
24、步骤4.5：特征缩放和归一化：对选择的特征进行缩放和归一化处理，使得不同特征具有相似的尺度和范围；常见的缩放方法包括最大最小值缩放、标准化等。
25、步骤4.6：特征降维：对归一化后的高维特征进行降维处理，减少特征的维度。使用主成分分析(pca)等降维算法。
26、归一化方式采用最小-最大缩放。会将特征缩放到一个指定的简单和顶部之，计算方式如下：
27、x_norm＝(x-x_min)/(x_max-x_min)
28、其中，x_norm表示经过归一化处理后的特征值，其取值范围为[0,1]，使得不同特征具有相似的尺寸和范围。x是原始特征的值,，x_min是数据集中的特征最小值，x_max是数据集中的特征最大值。
29、本文采用主要成分分析降维方法对特征进行降维，它通过线性变换将原始特征投影到一个新的特征空间，以便在新的特征空间中最大化数据的向量。
30、步骤4.7：特征重要性评估：评估特征的重要性，了解每个特征对目标任务的贡献程度。可以使用特征重要性评估方法，如基于树模型的特征重要性、互信息等。
31、步骤4.8：特征验证和优化：对提取的特征进行验证和优化，通过模型评估和实验结果反馈，调整特征的选择、组合和处理方法，以提高模型的性能和泛化能力。
32、步骤5：基于bert模型对数据特征进行拼接、加权融合；
33、所述步骤5具体包括以下步骤：
34、步骤5.1：获取特征表示：将待融合的数据输入到bert模型中，使用加载的bert模型对输入数据进行编码，得到文本数据的语义特征表示；
35、步骤5.2：将bert模型提取的文本语义特征与其他数据源的特征进行拼接、加权融合。融合后的特征将包含文本数据的语义信息和其他数据源的特征。
36、对于文本语义特征，通常以一个固定长度的支持表示。假设为一个长度n的支持。对于其他数据源的特征，可能具有不同的维度，我们将其表示为一个长度的m处理。为了将这两类特征进行拼接，可以简单地将它们按顺序连接起来，得到一个长度为的n+m合并操作。
37、在拼接后的特征中，可能存在一些特征对于最终用户画像的重要性不同。可以为每个特征设定一个权重，用于调节其在融合过程中的影响力。这些权重可以根据领域知识、实验结果或者模型训练的结果来确定。可以通过将每个特征与对应权重相乘，然后求和得到最终融合后的特征。
38、通过以上的拼接和融合步骤，将文本语义特征与其他数据源的特征合并在一起，并可以通过权重调节各个特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤5具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤6具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤7具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种多源异构数据融合的用户全景画像生成方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下步骤：
4.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈圩钦，陈波，曾俊涛，邓媛丹，毛艳玲，
申请(专利权)人：宜宾电子科技大学研究院，
类型：发明
国别省市：
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