[发明专利]变量构造方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种变量构造方法，其特征在于，所述变量构造方法包括：

获取预设的第一单位时长内的流水信息，对所述流水信息进行整合以构造出与所述第一单位时长对应的基础变量，其中，所述第一单位时长小于每月单位时长；

汇总预设的第二单位时长内的所有所述基础变量作为基础变量集合，其中，所述第二单位时长大于所述第一单位时长；

根据所述基础变量集合构造与所述第二单位时长对应的衍生变量。

2.如权利要求1所述的变量构造方法，其特征在于，所述流水信息包括记录用户行为的基础信息，

所述对所述流水信息进行整合以构造出与所述第一单位时长对应的基础变量的步骤包括：

获取所述基础信息，并识别所述基础信息的信息类型；

按照所述信息类型对所述基础信息进行统计，构造出第一基础变量，以作为所述基础变量。

3.如权利要求2所述的变量构造方法，其特征在于，所述流水信息还包括时段信息，

所述按照所述信息类型对所述基础信息进行统计，构造出第一基础变量的步骤之后，还包括：

获取所述流水信息中的时段信息，其中，所述时段信息包括日间时段信息、夜间时段信息、工作时段信息和/或非工作时段信息；

根据所述时段信息对所述第一基础变量进行时段整合，得到各时段对应的第二基础变量，以将所述第一基础变量与所述第二基础变量作为所述基础变量，并基于所述第二基础变量进行征信建模。

4.如权利要求2所述的变量构造方法，其特征在于，所述第一单位时长包括每日单位时长，

所述获取预设的第一单位时长内的流水信息的步骤包括：

捕捉用户终端上的用户行为数据，并将所述用户行为数据记录为后台日志信息；

每隔一所述每日单位时长获取新增的后台日志信息，以基于所述新增的后台日志信息得到每日的流水信息。

5.如权利要求1所述的变量构造方法，其特征在于，所述对所述流水信息进行整合以构造出与所述第一单位时长对应的基础变量的步骤包括：

基于Embedding算法将所述流水信息进行转化，以构造出嵌入变量作为所述基础变量。

6.如权利要求5所述的变量构造方法，其特征在于，所述基于Embedding算法将所述流水信息进行转化，以构造出嵌入变量的步骤包括：

利用独热编码方式将所述流水信息转化为编码向量，并对所述编码向量进行降维映射以得到低维向量；

基于所述低维向量进行逻辑回归训练，以预测出目标嵌入向量，并根据所述目标嵌入向量得到所述嵌入变量。

7.如权利要求1-6中任一所述的变量构造方法，其特征在于，所述根据所述基础变量集合构造与所述第二单位时长对应的衍生变量的步骤之后，还包括：

监控所述衍生变量在预设监控指标上的指标数值；

在检测到所述指标数值符合预设风险条件时，生成并推送所述衍生变量对应的变量迁移风险提示消息。

8.一种变量构造装置，其特征在于，所述变量构造装置包括：

基础变量构造模块，用于获取预设的第一单位时长内的流水信息，对所述流水信息进行整合以构造出与所述第一单位时长对应的基础变量，其中，所述第一单位时长小于每月单位时长；

基础变量汇总模块，用于汇总预设的第二单位时长内的所有所述基础变量作为基础变量集合，其中，所述第二单位时长大于所述第一单位时长；

衍生变量构造模块，用于根据所述基础变量集合构造与所述第二单位时长对应的衍生变量。

9.一种变量构造设备，其特征在于，所述变量构造设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的变量构造程序，所述变量构造程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的变量构造方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有变量构造程序，所述变量构造程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的变量构造方法的步骤。