对象信息预测方法、对象信息预测模型的训练方法及装置与流程

技术特征：
1.一种对象信息预测方法，包括：响应于接收到对象信息预测请求，根据所述对象信息预测请求，获取目标对象的目标对象信息，其中，对象信息预测请求包括所述目标对象的标识信息，所述目标对象信息与所述标识信息相对应，所述目标对象信息包括多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据；基于所述多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据，对所述目标对象进行对象预测处理，得到目标对象网络图，其中，所述目标对象网络图包括多个对象信息节点和多个关联边，所述对象信息节点用于表征所述对象信息类型，所述关联边用于表征每两个所述对象信息类型之间的关联关系；以及根据所述目标对象网络图，确定所述目标对象的对象信息预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据，对所述目标对象进行对象预测处理，得到目标对象网络图包括：基于所述多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据，确定所述多个对象信息类型彼此之间的信息类型关联关系；以及根据所述信息类型关联关系进行对象预测处理，生成所述目标对象网络图。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据，确定所述多个对象信息类型彼此之间的信息类型关联关系包括：针对所述多个对象信息节点中的每个对象信息节点，确定与所述对象信息节点相关联的至少一个关联对象信息节点，其中，所述关联对象信息节点用于表征所述关联对象信息类型；根据所述对象信息节点和所述至少一个关联对象信息节点，确定与所述至少一个关联对象信息节点各自对应的至少一个关联边；根据所述多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据，确定与所述至少一个关联对象信息节点各自对应的至少一个关联边的关联方向；以及根据所述对象信息节点、所述至少一个关联对象信息节点、与所述至少一个关联对象信息节点各自对应的至少一个关联边和所述至少一个关联边的关联方向，确定所述信息类型关联关系。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，还包括，在所述根据所述目标对象网络图，确定所述目标对象的对象预测结果之后：根据所述对象预测结果，对与所述目标对象对应的待预测交易进行评估，得到目标评估结果；在所述目标评估结果表征所述待预测交易通过评估的情况下，允许执行所述待预测交易；以及在所述目标评估结果表征所述待预测交易未通过评估的情况下，禁止执行所述待预测交易。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对象信息类型包括以下之中至少两项：广告投放量、广告展现量、广告点击量、贷款产品浏览量、贷款利率、贷款额度和贷款发放量。
6.一种对象信息预测模型的训练方法，包括：获取多个样本对象各自的样本对象信息，其中，所述样本对象信息包括多个样本对象信息类型和与所述多个样本对象信息类型各自对应的数据，所述样本对象信息与所述样本标识信息相对应；利用贝叶斯概率图模型对所述多个样本对象各自的样本对象信息分别进行处理，得到样本对象网络图，其中，所述样本对象网络图包括多个样本对象信息节点和多个样本关联边，所述样本对象信息节点用于表征所述样本对象信息类型，所述样本关联边用于表征每两个所述样本对象信息类型之间的关联关系；根据所述样本对象网络图，确定所述多个样本对象各自的样本对象信息预测结果；根据所述多个样本对象各自的样本对象信息预测结果和样本对象信息真实结果，得到损失函数值；以及根据所述损失函数值，调整所述贝叶斯概率图模型的模型参数，直至满足预定结束条件，得到所述对象信息预测模型。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述利用贝叶斯概率图模型对所述多个样本对象各自的样本对象信息分别进行处理，得到样本对象网络图包括：针对所述多个样本对象中的每个样本对象，将与所述样本对象对应的所述多个样本对象信息类型和与所述多个样本对象信息类型各自对应的数据，输入至所述贝叶斯概率图模型，输出所述多个样本对象信息类型彼此之间的样本信息类型关联关系；以及根据所述样本信息类型关联关系，确定所述样本对象网络图。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述样本信息类型关联关系，确定所述样本对象网络图包括：根据所述样本信息类型关联关系，生成所述子样本对象网络图；以及根据所述子样本对象网络图，确定所述样本对象网络图。9.根据权利要求6至8中任一项所述的方法，其中，所述根据所述多个样本对象各自的样本对象预测结果和样本对象真实结果，得到损失函数值包括：针对所述多个样本对象中的每个样本对象，确定所述样本对象预测结果和所述样本对象真实结果之间的差值；根据与所述多个样本对象中的每个样本对象分别对应的差值，确定累加值；以及根据所述多个样本对象的数量和所述累加值，确定所述损失函数值。10.根据权利要求6所述的方法，其中，所述样本对象信息类型包括以下之中的至少两项：样本广告投放量、样本广告展现量、样本广告点击量、样本贷款产品浏览量、样本贷款利率、样本贷款额度和样本贷款发放量。11.一种对象信息预测装置，包括：第一获取模块，用于响应于接收到对象信息预测请求，根据所述对象信息预测请求，获取目标对象的目标对象信息，其中，对象信息预测请求包括所述目标对象的标识信息，所述目标对象信息与所述标识信息相对应，所述目标对象信息包括多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应的数据；第一处理模块，用于基于所述多个对象信息类型和与所述多个对象信息类型各自对应
的数据，对所述目标对象进行对象预测处理，得到目标对象网络图，其中，所述目标对象网络图包括多个对象信息节点和多个关联边，所述对象信息节点用于表征所述对象信息类型，所述关联边用于表征每两个所述对象信息类型之间的关联关系；以及第一确定模块，用于根据所述目标对象网络图，确定所述目标对象的对象信息预测结果。12.一种对象信息预测模型的训练装置，包括：第二获取模块，用于获取多个样本对象各自的样本对象信息，其中，所述样本对象信息包括多个样本对象信息类型和与所述多个样本对象信息类型各自对应的数据，所述样本对象信息与所述样本标识信息相对应；第二处理模块，用于利用贝叶斯概率图模型对所述多个样本对象各自的样本对象信息分别进行处理，得到样本对象网络图，其中，所述样本对象网络图包括多个样本对象信息节点和多个样本关联边，所述样本对象信息节点用于表征所述样本对象信息类型，所述样本关联边用于表征每两个所述样本对象信息类型之间的关联关系；第二确定模块，用于根据所述样本对象网络图，确定所述多个样本对象各自的样本对象信息预测结果；第三确定模块，用于根据所述多个样本对象各自的样本对象信息预测结果和样本对象信息真实结果，得到损失函数值；以及调整模块，用于根据所述损失函数值，调整所述贝叶斯概率图模型的模型参数，直至满足预定结束条件，得到所述对象信息预测模型。13.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个指令，其中，当所述一个或多个指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至5或权利要求6至10中任一项所述的方法。14.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时使处理器实现权利要求1至5或权利要求6至10中任一项所述的方法。15.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时用于实现权利要求1至5或权利要求6至10中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种对象信息预测方法、对象信息预测模型的训练方法及装置，可以应用于计算机技术领域和金融领域。该对象信息预测方法包括：响应于接收到对象信息预测请求，根据对象信息预测请求，获取目标对象的目标对象信息，其中，目标对象信息包括多个对象信息类型和与多个对象信息类型各自对应的数据；基于多个对象信息类型和与多个对象信息类型各自对应的数据，对目标对象进行对象预测处理，得到目标对象网络图，其中，目标对象网络图包括多个对象信息节点和多个关联边，对象信息节点用于表征对象信息类型，关联边用于表征每两个对象信息类型之间的关联关系；以及，根据目标对象网络图，确定目标对象的对象信息预测结果。确定目标对象的对象信息预测结果。确定目标对象的对象信息预测结果。


技术研发人员：徐林嘉 陈李龙 袁如怡 李睿琦
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2022.10.26
技术公布日：2023/1/13