[发明专利]数据评分方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明提供一种数据评分方法、装置、计算机设备及存储介质，根据用户所需实现评分的目标标签，确定与目标标签相关度最高的用户数据标签和本地数据标签，在用户上传的第一数据中获取用户数据标签对应的第二数据，在本地数据库中获取本地数据标签对应的第三数据，并根据第二数据和第三数据构建评分模型，利用构建的评分模型和Logit函数实现对用户上传的待评分数据信息的评分。本发明中，即使一些个人或者公司无法提供一定量的样本数据，甚至无法提供样本数据，依然可以建立出评分模型，进而利用评分模型对上传的待评分数据信息进行数据评分，从而实现对用户行为信息的分值预测。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据评分方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着信息技术的不断发展，对用户行为信息可以提前进行预测，根据预测的分值来确定用户未来的行为。目前，通过机器学习对数据进行预测的技术在越来越多的领域得到应用，而通过机器学习建立相关模型需要使用大量的样本数据来进行训练。现有技术中，用户只能够针对已有数据进行建模，并利用建立的模型进行数据评分，以实现用户行为信息的分值预测。而有一些个人或者公司无法提供一定量的样本数据，甚至无法提供样本数据，因此，无法建立模型来实现对数据的评分。

发明内容

本发明的目的是提供一种数据评分方法、装置、计算机设备及存储介质，用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种数据评分方法，包括以下步骤：

接收用户上传的待评分数据信息，以及根据预先构建的评分模型确定所述评分模型的输入端对应的数据标签；

根据所述待评分数据信息以及确定的所述评分模型的输入端对应的数据标签，在预先构建的数据库中查找与数据标签对应的输入数据信息；

将所述输入数据信息输入到所述评分模型中；

获取所述评分模型的输出数值；

利用Logit函数将所述输出数值转换成设定范围内的数值，将转换后的数值作为所述待评分数据信息的评分；

其中，所述评分模型按照如下方式构建：接收用户上传的第一数据，以及确定用户所需实现评分的目标标签；根据所述目标标签，确定与所述目标标签相关度最高的用户数据标签和本地数据标签；在所述第一数据中获取用户数据标签对应的第二数据，在本地数据库中获取本地数据标签对应的第三数据；将所述第二数据和所述第三数据，输入到预设模型中进行训练，以确定模型参数，将确定了模型参数的所述预设模型作为建立的所述评分模型。

进一步地，所述第一数据为空。

进一步地，在将所述第二数据和所述第三数据，输入到预设模型中进行训练之前，进一步包括：确定针对所述第二数据的使用比例，根据所述使用比例确定所需使用的第二使用数据，将所述第二使用数据和所述第三数据输入到预设模型中进行训练。

进一步地，在所述将确定了模型参数的所述预设模型作为建立的所述评分模型之后，进一步包括：利用所述第二数据中除去所述第二使用数据之后得到的第二剩余数据，对所述评分模型进行验证。

进一步地，所述设定范围的数值为大于等于0，且小于等于100的数值。

进一步地，在所述将转换后的数值作为所述待评分数据信息的评分之后，进一步包括：根据预先设定的评分级别以及对应的评分范围，确定所述待评分数据信息的评分所在的目标评分范围，将所述目标评分范围对应的目标评分级别输出给用户。

进一步地，在所述将所述待评分数据信息输入到预先构建的评分模型中之前，进一步包括：对用户的身份信息进行验证，在验证通过时，执行所述将所述待评分数据信息输入到预先构建的评分模型中。

为实现上述目的，本发明还提供一种数据评分装置，包括：