[发明专利]数据处理方法及其系统、计算机系统及计算机可读介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获取目标模型，其中，所述目标模型能够依据输入的目标对象的特征数据对所述目标对象的流量进行预测，所述目标对象包括流量不超过预设阈值的对象；

获取参考模型，其中，所述参考模型能够与所述目标模型相互训练并能够依据输入的参考对象的特征数据和流量对所述参考对象的流量进行预测，所述参考对象包括流量超过预设阈值的对象；

基于所述参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型；以及

基于所述新目标模型对所述目标对象的流量进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型包括：

基于所述参考模型，获取预设时间段内所述参考对象的预测流量；

获取所述预设时间段内所述参考对象的实际流量；

基于所述预测流量和所述实际流量确定的预测误差，训练所述参考模型的模型参数，以得到第一参考模型；以及

基于所述第一参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第一参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型包括：

基于所述目标模型，获取所述预设时间段内所述目标对象的第一预测流量；

基于所述第一预测流量和所述第一参考模型，获取所述目标对象的第二预测流量；以及

基于所述第一预测流量和所述第二预测流量确定的预测误差，训练所述目标模型的模型参数，以得到所述新目标模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述参考模型包括互为对偶的原始参考模型和对偶参考模型，所述预设时间段包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段早于所述第二时间段，所述基于所述参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型包括：

基于所述原始参考模型，获取所述第二时间段内所述参考对象的第一预测流量；

基于所述对偶参考模型，获取所述第一时间段内所述参考对象的第二预测流量；

获取所述第二时间段内所述参考对象的第一实际流量；

获取所述第一时间段内所述参考对象的第二实际流量；

基于所述第一预测流量和所述第一实际流量确定的第一预测误差，训练所述原始参考模型的模型参数，以得到第一原始参考模型；

基于所述第二预测流量和所述第二实际流量确定的第二预测误差，训练所述对偶参考模型的模型参数，以得到第一对偶参考模型；以及

基于所述第一原始参考模型和所述第一对偶参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述第一参考模型训练所述目标模型，以得到新目标模型包括：

基于所述目标模型，获取所述第一时间段内所述目标对象的第三预测流量和所述第二时间段内所述目标对象的第四预测流量；

基于所述第三预测流量和所述第一原始参考模型，获取所述第二时间段内所述目标对象的第五预测流量；

基于所述第四预测流量和所述第一对偶参考模型，获取所述第一时间段内所述目标对象的第六预测流量；以及

基于所述第三预测流量和所述第五预测流量确定的第三预测误差以及所述第四预测流量和所述第六预测流量确定的第四预测误差，训练所述目标模型的模型参数，以得到所述新目标模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述第五预测流量和所述第一对偶参考模型，获取所述第一时间段内所述目标对象的第七预测流量；

基于所述第六预测流量和所述第一原始参考模型，获取所述第二时间段内所述目标对象的第八预测流量；

基于所述第五预测流量和所述第七预测流量确定的第五预测误差，训练所述第一对偶参考模型的模型参数，以得到新对偶参考模型；

基于所述第六预测流量和所述第八预测流量确定的第六预测误差，训练所述第一原始参考模型的模型参数，以得到新原始参考模型；以及

基于所述新对偶参考模型和所述新原始参考模型训练所述新目标模型，以更新所述新目标模型。