[发明专利]网络平台基础数据质量算法的保障方法

权利要求书

1.网络平台基础数据质量算法的保障方法，其特征在于，包括：

从所述基础数据中提取多个已标注数据作为样本数据；

当被测试算法在线下时，根据所述被测试算法的要求，使用所述样本数据对所述被测试算法进行线下算法回归评估；若评估结果为通过，对所述被测试算法进行线上测试；若评估结果为不通过，则对所述被测试算法进行改进，并重新进行评估；

当所述算法上线后，在满足预定条件时，采用积累的样本数据，对所述在线被测试算法进行例行化算法回归评估；若评估结果为通过，则进入下一步；若评估结果为不通过，将所述被测试算法转至线下运行，并在线下对所述被测试算法进行线下改进，并重新对所述被测试算法进行线下算法回归评估；

其中，所述使用所述样本数据对所述被测试算法进行线下算法回归评估包括：根据所述被测试算法输出的商户类型参数与所述样本数据提供的对应数据，对所述被测试算法进行线下算法回归评估，所述样本数据提供的对应数据为一组样本数据中对应被测试算法的输出结果的真实的商户类型参数。

2.根据权利要求1所述的网络平台基础数据质量算法的保障方法，其特征在于，所述对所述被测试算法进行算法回归评估，具体包括：

根据所述被测试算法的要求，使用所述样本数据，构造所述被测试算法的输入参数；

将所述输入参数提供给所述被测试算法，并获得对应的输出结果；

将所述输出结果与所述样本数据提供的对应数据相比较，获得其比较结果；

根据各次比较结果，获得所述算法回归评估的评估指标；

将所述评估指标与预定的合格指标比较，获得是否通过的所述评估结果。

3.根据权利要求1所述的网络平台基础数据质量算法的保障方法，其特征在于，所述对所述被测试算法进行线上测试之前，还包括线下数据透视步骤，具体为以下步骤：

根据所述被测试算法对应的算法场景，使用所述基础数据中的多个已知数据，构造对应的所述被测试算法的输入数据，并获得相应的输出数据；

根据所述输出数据选择对应角度提取所述输出数据中的集合的特征值，并将所述输出数据的集合的特征值与预设的特征指标进行比较；

若差别在预定的阈值范围内，则继续进入下一步；若差别超出预定的阈值范围，则对所述被测试算法进行改进，并返回进行线下算法回归评估的步骤。

4.根据权利要求3所述的网络平台基础数据质量算法的保障方法，其特征在于，所述输出数据的集合的特征值，具体包括：数据的分布情况，字段符合条件的波动率，字段的取值范围以及敏感词命中统计。

5.根据权利要求1所述的网络平台基础数据质量算法的保障方法，其特征在于，所述线下算法回归评估的评估结果为通过，则所述进入下一步中，其中，所述下一步为抽样检测，具体为以下步骤：

根据所述被测试算法的要求，在所述基础数据中选择出至少一个输入参数提供给所述被测试算法进行计算；

将上一步骤计算所获得的输出结果与所述基础数据中已经获得的对应数据进行比较，获得对应的比较结果；

根据所获得的各个输出结果的比较结果，获得统计结果；若所述统计结果满足预定的抽检评估指标，则检测的结果为通过，进入下一步；若所述统计结果未满足预定的抽检评估指标，则对所述被测试算法进行改进，并重新进行线下算法回归评估。

6.根据权利要求1所述的网络平台基础数据质量算法的保障方法，其特征在于，所述对所述在线被测试算法进行例行化算法回归评估，具体包括：

根据所述被测试算法的要求，使用所述积累的样本数据，构造所述被测试算法的输入参数；

将所述输入参数提供给所述被测试算法，并获得对应的输出结果；

将所述输出结果与所述积累的样本数据提供的对应参数相比较，获得其比较结果；

根据各次比较结果，获得所述算法回归评估的评估指标；

将所述评估指标与预定的合格指标比较，获得是否通过的评估结果。