基于多目标优化的业务策略生成方法、装置及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113469578A(43)申请公布日2021.10.01(21)申请号202110858293.7(22)申请日2021.07.28(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人梁仕威娄寅李楠黄柏钱江薛菲蒋宛静李嘉越李夕瑞(74)专利代理机构北京永新同创知识产权代理有限公司11376代理人林锦辉刘景峰(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06Q10/04(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图7页(54)发明名称基于多目标优化的业务策略生成方法、装置及系统(57)摘要本说明书的实施例提供一种基于多目标学习的业务策略生成方法及业务策略生成装置。在该业务策略生成方法中，获取经过标注后的业务数据样本集，每条业务数据包括至少一个业务特征以及该条业务数据的至少两个标签值。根据经过标注后的业务数据样本集进行基于多目标优化的业务规则训练，构建业务规则集，所述多目标优化中的每个优化目标对应所述业务数据中的一个标签。然后，基于所构建的业务规则集生成业务策略。CN113469578ACN113469578A权利要求书1/2页1.一种基于多目标学习的业务策略生成方法，包括：获取业务数据样本集，所述业务数据样本集中的每条业务数据样本包括至少一个业务特征以及至少两个标签值；根据所述业务数据样本集进行基于多目标优化的业务规则训练来构建业务规则集，所述多目标优化中的每个优化目标对应所述业务数据中的一个标签；以及基于所述业务规则集生成业务策略。2.如权利要求1所述的业务策略生成方法，其中，根据所述业务数据样本集进行基于多目标优化的业务规则训练来构建业务规则集包括：根据所述业务数据样本集，使用序贯覆盖算法进行基于多目标优化的业务规则训练来构建业务规则集。3.如权利要求1所述的业务策略生成方法，其中，所述多目标优化所使用的评估指标基于与所述业务数据样本中的标签对应的各个优化目标确定。4.如权利要求3所述的业务策略生成方法，其中，所述至少两个标签包括黑样本标签和资损标签，以及所述优化目标包括与黑样本标签对应的黑样本命中准确率以及与资损标签对应的资损召回率。5.如权利要求4所述的业务策略生成方法，其中，所述评估指标node_score基于下述公式确定：其中，precision表示黑样本命中准确率，recallcaptial_loss表示资损召回率，β是用于调节两个优化目标权重的超参数。6.如权利要求1所述的业务策略生成方法，其中，所述业务规则训练所使用的业务数据样本集是经过特征筛选处理后的业务数据样本集。7.如权利要求1所述的业务策略生成方法，还包括：在构建所述业务规则集之前，对所获取的业务数据样本集进行特征预处理。8.如权利要求7所述的业务策略生成方法，其中，所述特征预处理包括下述预处理中的至少一种：特征筛选处理、单调性约束处理和特征物理意义约束处理。9.如权利要求1所述的业务策略生成方法，还包括：对所构建的业务规则集进行规则优化。10.如权利要求9所述的业务策略生成方法，其中，所述规则优化包括下述优化处理中的至少一种：规则去重、基于特定业务约束的规则筛除、反向规则补充、基于可视化的人工筛除和基于自定义指标的规则筛除。11.如权利要求1所述的业务策略生成方法，其中，基于所述业务规则集生成业务策略包括：使用贪心算法来基于所述业务规则集生成业务策略。12.如权利要求1所述的业务策略生成方法，还包括：对所生成的业务策略进行逆向树结果可视化处理；和/或在业务生成或策略生成时，向业务方提供可视化评估报告。13.如权利要求1所述的业务策略生成方法，还包括：2CN113469578A权利要求书2/2页对所生成的业务策略进行策略评估；以及将通过策略评估的业务策略提供给业务方。14.如权利要求1所述的业务策略生成方法，其中，获取业务数据样本集包括：获取的业务数据样本集和指定业务约束，根据所述业务数据样本集进行基于多目标优化的业务规则训练来构建业务规则集包括：根据所述业务数据样本集和所述指定业务约束进行基于多目标优化的业务规则训练来构建业务规则集。15.一种基于多目标学习的业务策略生成装置，包括：数据获取单元，获取业务数据样本集，所述业务数据样本集中的每条业务数据样本包括至少一个业务特征以及至少两个标签值；规则训练单元，根据所述业务数据样本集进行基于多目标优化的业务规则训练来构建业务规则集，所述多目标优化中的每个优化目标对应所述业务数据样本中的一个标签；以及策略生成单元，基于所述业务规则集生成业务策略。16.如权利要求15所述的业务策略生成装置，其中，所述规则训练