[发明专利]基于大数据的人群筛选方法及终端设备

说明书

本发明适用于数据处理技术领域，提供了基于大数据的人群筛选方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取样本人群的多个样本信息，样本信息包括样本环境特征和样本特征值；将多个样本信息与预设的预处理模型进行拟合，并将拟合后的所述预处理模型作为筛选模型；获取待筛选人群的多个个体特征，并将所述多个个体特征输入至所述筛选模型，得到与所述多个个体特征对应的输出特征值集合，所述输出特征值集合包括多个输出特征值；将所述输出特征值集合中满足预设条件的输出特征值添加至目标特征值集合，并从所述待筛选人群中确定与所述目标特征值集合对应的目标人群。本发明实现了根据多个特征对待筛选人群进行筛选，提升了人群筛选的准确率。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及基于大数据的人群筛选方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在现实生活中，往往存在从基数庞大的人群中筛选出部分目标人群的需求，筛选一般以某个特征为依据，比如说以某个县所有人为基础，筛选出年龄超过五十岁的目标人群。而统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学，在需要筛选出因某个状态改变而产生特殊性的目标人群时，需要运用统计学，查找出与该状态改变关联的相关特征，从而根据相关特征筛选出目标人群。

但是，在现有的人群筛选方法中，根据统计学能够查找出的相关特征较少，从而根据相关特征筛选出的人群为目标人群的准确度较低。比如在对患有慢阻肺的人群进行筛选时，主要根据已患病人群的统计结果，如果统计出某一个区域附近患有慢阻肺的人数较多，或位于某一个年龄区间的患有慢阻肺的人数较多，则将该区域或该年龄区间作为相关特征筛选出目标人群，但实际上慢阻肺的相关特征较多，故实际的目标人群应当不限于该区域或该年龄区间进行筛选。综上，现有的人群筛选方法可依据的相关特征少，筛选准确度低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了基于大数据的人群筛选方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中进行人群筛选时可依据的相关特征少，筛选的准确度低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于大数据的人群筛选方法，包括：

获取样本人群的多个样本信息，所述样本信息包括样本环境特征和样本特征值，所述样本特征值用于描述所述样本信息在所述样本人群中对应样本个体的个体状态；

将所述多个样本信息与预设的预处理模型进行拟合，并将拟合后的所述预处理模型作为筛选模型；

获取待筛选人群的多个个体特征，并将所述多个个体特征输入至所述筛选模型，得到与所述多个个体特征对应的输出特征值集合，所述输出特征值集合包括多个输出特征值；

将所述输出特征值集合中满足预设条件的输出特征值添加至目标特征值集合，并从所述待筛选人群中确定与所述目标特征值集合对应的目标人群。

本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取样本人群的多个样本信息，所述样本信息包括样本环境特征和样本特征值，所述样本特征值用于描述所述样本信息在所述样本人群中对应样本个体的个体状态；

将所述多个样本信息与预设的预处理模型进行拟合，并将拟合后的所述预处理模型作为筛选模型；

获取待筛选人群的多个个体特征，并将所述多个个体特征输入至所述筛选模型，得到与所述多个个体特征对应的输出特征值集合，所述输出特征值集合包括多个输出特征值；

将所述输出特征值集合中满足预设条件的输出特征值添加至目标特征值集合，并从所述待筛选人群中确定与所述目标特征值集合对应的目标人群。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：