[发明专利]基于多维度数据的预测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于多维度数据的预测方法，其特征在于，所述基于多维度数据的预测方法包括以下步骤：

当检测到达预设间隔时间时，抓取各待预测样本的样本信息文本，并对各所述样本信息文本进行处理，生成各所述待预测样本的当前类型偏向；

抓取各所述待预测样本在所述预设间隔时间内的当前样本数据，以及在历史年度中与所述预设间隔时间相同时段内的历史样本数据，并根据各所述当前样本数据和各所述历史样本数据，确定各所述待预测样本的第一发展类型；

根据各所述待预测样本对应的属性类型，抓取各所述属性类型中其他同类样本的当前同类数据，并根据各所述当前样本数据和各所述当前同类数据，确定各所述待预测样本在各所述属性类型中的第二发展类型；

根据各所述当前类型偏向、各所述第一发展类型和各所述第二发展类型，确定各所述待预测样本的风险分值，并根据各所述风险分值，预测各所述待预测样本的风险。

2.如权利要求1所述的基于多维度数据的预测方法，其特征在于，所述根据各所述当前类型偏向、各所述第一发展类型和各所述第二发展类型，确定各所述待预测样本的风险分值的步骤包括：

对预设的类型与分值之间的对应关系进行调用，并将各所述当前类型偏向、各所述第一发展类型以及各所述第二发展类型分别和所述对应关系对比，确定与各所述当前类型偏向、各所述第一发展类型以及各所述第二发展类型对应的第一分值、第二分值以及第三分值；

调用与所述当前类型偏向、所述第一发展类型以及所述第二发展类型分别对应的第一权重值、第二权重值以及第三权重值；

用所述第一权重值、第二权重值以及第三权重值对来源于同一所述待预测样本的所述第一分值、第二分值以及第三分值分别进行加权处理，生成各所述待预测样本的风险分值。

3.如权利要求1所述的基于多维度数据的预测方法，其特征在于，所述对各所述样本信息文本进行处理，生成各所述待预测样本的当前类型偏向的步骤包括：

对各所述样本信息文本进行词语划分，生成与各所述待预测样本对应的多个分词，并针对各个所述待预测样本对应的多个分词执行如下步骤：

将各所述分词传输到预设语料模型中，确定各所述分词的分词标记，并对各所述分词标记进行分类，生成第一类分词标记和第二类分词标记；

统计所述第一类分词标记的第一数量和所述第二类分词标记的第二数量，并将所述第一数量和所述第二数量生成总数量；

将所述第一数量以及所述第二数量分别和所述总数量做比值，生成第一占比和第二占比，并根据所述第一占比和所述第二占比的大小关系，确定各所述分词对应的待预测样本的当前类型偏向。

4.如权利要求1所述的基于多维度数据的预测方法，其特征在于，所述根据各所述当前样本数据和各所述历史样本数据，确定各所述待预测样本的第一发展类型的步骤包括：

根据预设类型标识，将各所述当前样本数据划分为各类当前子数据，以及将各所述历史样本数据划分为各类历史子数据；

在具有相同预设类型标识的当前子数据和历史子数据之间进行对比，生成各类型对比结果，并对各所述类型对比结果进行整合，生成整合结果；

根据所述整合结果，确定各所述待预测样本的第一发展类型。

5.如权利要求1所述的基于多维度数据的预测方法，其特征在于，所述根据各所述当前样本数据和各所述当前同类数据，确定各所述待预测样本在各所述属性类型中的第二发展类型的步骤包括：

根据各所述待预测样本所对应的属性类型，在各所述当前样本数据和各所述当前同类数据之间建立数据组，并针对所述数据组执行以下步骤：

根据预设类型标识，对各所述当前同类数据进行均值处理，生成同类均值数据，并将所述当前样本数据和所述同类均值数据进行对比，生成行业对比结果；

根据所述行业对比结果，确定所述当前样本数据所对应待预测样本在所述属性类型中的第二发展类型。