System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:41197929 阅读:7 留言:0更新日期:2024-05-07 22:25
本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质;方法包括:获取第一样本的第一特征数据;将所述第一特征数据输入第一模型,得到所述第一样本对应的预测向量,其中,所述第一模型是通过第二样本的第二特征数据训练得到;根据所述第一样本的实际分流方式,将所述预测向量分别划分到目标处理组和非目标处理组中;从所述目标处理组和所述非目标处理组中选取目标预测向量对,其中,所述目标预测向量对包括的两个预测向量之间的欧式距离小于预设值。通过本申请,能够从不同质的数据中筛选出同质数据,用于分流模型的训练。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及互联网,尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、电销客户分流是一种关键的业务流程,旨在将来自不同渠道的客户转接给适当的处理方式,通常是分配给人工客服或者人工智能(ai,artificial intelligence)系统。通过正确地分流客户,可以提高客户满意度、增加销售机会,并提高业务效率。也就是说,在电销行业中,分流决策的准确性和效率对于实现上述目标至关重要。


技术实现思路

1、本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,能够从不同质的数据中筛选出同质数据,用于分流模型的训练。

2、本申请实施例的技术方案是这样实现的:

3、本申请实施例提供一种数据处理方法,包括:

4、获取第一样本的第一特征数据;

5、将所述第一特征数据输入第一模型,得到所述第一样本对应的预测向量,其中,所述第一模型是通过第二样本的第二特征数据训练得到;

6、根据所述第一样本的实际分流方式,将所述预测向量分别划分到目标处理组和非目标处理组中;

7、从所述目标处理组和所述非目标处理组中选取目标预测向量对,其中,所述目标预测向量对包括的两个预测向量之间的欧式距离小于预设值。

8、本申请实施例提供一种数据处理装置,包括:

9、获取模块,用于获取第一样本的第一特征数据;

10、预测模块,用于将所述第一特征数据输入第一模型,得到所述第一样本对应的预测向量,其中,所述第一模型是通过第二样本的第二特征数据训练得到;

11、分流模块,用于根据所述第一样本的实际分流方式,将所述预测向量分别划分到目标处理组和非目标处理组中;

12、选取模块,用于从所述目标处理组和所述非目标处理组中选取目标预测向量对,其中,所述目标预测向量对包括的两个预测向量之间的欧式距离小于预设值。

13、本申请实施例提供一种电子设备,包括:

14、存储器,用于存储可执行指令;

15、处理器,用于执行所述存储器中存储的可执行指令时,实现本申请实施例提供的数据处理方法。

16、本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,用于被处理器执行时,实现本申请实施例提供的数据处理方法。

17、本申请实施例提供一种计算机程序产品,包括计算机程序或计算机可执行指令,用于被处理器执行时,实现本申请实施例提供的数据处理方法。

18、本申请实施例具有以下有益效果:

19、首先基于第一样本的第一特征数据,调用训练后的第一模型进行预测,得到第一样本对应的预测向量,接着根据第一样本的实际分流方式,将多个预测向量分别划分到目标处理组和非目标处理组中,最后可以从目标处理组和非目标处理组中选取出目标预测向量对,其中,目标预测向量对包括的两个预测向量之间的欧式距离小于预设值,也就是说,由于最终选取出的目标预测向量对中的两个预测向量之间的欧式距离是小于预设值的,则可以认为这两个预测向量所对应的两个第一样本在分流方式的分布上是一致的,即这两个预测向量对应的两个第一样本是同质数据,如此,实现了从不同质的数据中筛选出同质数据,以用于分流模型的训练。

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【技术保护点】

1.一种数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一特征数据输入第一模型,得到所述第一样本对应的预测向量,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过所述第二特征矩阵和所述标签向量训练得到所述第一模型,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实际分流方式包括第一分流方式和第二分流方式,所述根据所述第一样本的实际分流方式,将所述预测向量分别划分到目标处理组和非目标处理组中,包括:

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预测向量包括第一预测向量和第二预测向量,所述第一预测向量为所述目标处理组中的预测向量,所述第二预测向量为所述非目标处理组中的预测向量,所述从所述目标处理组和所述非目标处理组中选取目标预测向量对,包括:

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

10.一种数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:

11.一种电子设备,其特征在于,包括:

12.一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,其特征在于,所述计算机可执行指令被处理器执行时,实现权利要求1至9任一项所述的数据处理方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一特征数据输入第一模型,得到所述第一样本对应的预测向量,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述通过所述第二特征矩阵和所述标签向量训练得到所述第一模型,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实际分流方式包括第一分流方式和第二分流方式,所述根据所述第一样本的实际分流方式,将所述预测向量分别划分到目标处...

【专利技术属性】
技术研发人员:汪自立蒋宁吴海英肖冰陆全
申请(专利权)人:马上消费金融股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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