信息分类方法、装置、电子设备及可读存储介质.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CN113657546A(43)申请公布日2021.11.16(21)申请号202111011812.2(22)申请日2021.08.31(71)申请人中国平安财产保险股份有限公司地址518000广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层(72)发明人严杨扬(74)专利代理机构深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙)44347代理人高杰于志光(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06Q40/04(2012.01)权利要求书2页说明书11页附图2页(54)发明名称信息分类方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本发明涉及人工智能技术，揭露一种信息分类方法，包括：根据产品特征数据构建初始决策树；利用所述初始决策树对所述产品特征数据进行分析，得到类别预测值；根据所述产品特征数据及类别预测值，计算所述初始决策树的模型精度误差值；当所述模型精度误差值不小于目标阈值时，对初始决策树进行更新，当所述模型精度误差值小于目标阈值时，将所述初始决策树作为信息分类模型输出；利用所述信息分类模型对待分类产品信息进行分类，得到分类结果。本发明还涉及一种区块链技术，所述产品特征数据可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种信息分类装置、设备以及介质。本发明可以提高信息分类的准确率。CN113657546ACN113657546A权利要求书1/2页1.一种信息分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史产品信息集，其中，所述历史产品信息集中每个历史产品信息包括产品特征数据及产品类别标签数据；根据所有所述产品特征数据构建初始决策树；利用所述初始决策树对所述产品特征数据进行类别分析，得到类别预测值；根据所述历史产品信息集及所述类别预测值，计算所述初始决策树的模型精度，得到模型精度误差值；当所述模型精度误差值大于或者等于预设的目标阈值时，对所述初始决策树进行决策树数量更新，得到新的初始决策树，并返回所述利用所述初始决策树对所述产品特征数据进行类别分析，得到类别预测值的步骤，直至所述模型精度误差值小于所述目标阈值时，输出所述初始决策树为信息分类模型；当获取待分类产品信息时，利用所述信息分类模型对所述待分类产品信息进行类别分析，得到分类概率值；根据所述分类概率值及预设的分类阈值，生成所述待分类产品信息的分类结果。2.如权利要求1所述的信息分类方法，其特征在于，所述根据所有所述产品特征数据构建初始决策树，包括：获取每个所述产品特征数据中的产品特征，得到产品特征集；对所述产品特征集进行去重，任意选取去重后的所述产品特征集中的一个产品特征作为根节点；将去重后的所述产品特征集中除根节点外的其它产品特征作为叶子节点，得到所述初始决策树。3.如权利要求1所述的信息分类方法，其特征在于，所述利用所述初始决策树对所述产品特征数据进行类别分析，得到类别预测值，包括：随机选取预设数量的产品特征数据，得到产品特征数据集；利用所述初始决策树对所述产品特征数据集中的每个产品特征数据进行类别分析，得到对应的类别预测值。4.如权利要求1所述的信息分类方法，其特征在于，所述对所述初始决策树进行决策树数量更新，得到新的初始决策树，包括：调整所述初始决策树中节点的权重参数；在参数调整后的初始决策树后增加决策树，得到新的初始决策树。5.如权利要求1所述的信息分类方法，其特征在于，所述利用所述信息分类模型对所述待分类产品信息进行类别分析，得到分类概率值，包括：将所述待分类产品信息输入至于所述信息分类模型后，提取所述信息分类模型中每个决策树的输出值；将所有所述输出值进行累加，得到所述分类概率值。6.如权利要求1所述的信息分类方法，其特征在于，所述根据所述历史产品信息集及所述类别预测值，计算所述初始决策树的模型精度，得到模型精度误差值，包括：将所述产品类别标签数据转换为逻辑值，得到所述产品类别真实值；根据所述产品特征数据集中的每个产品特征数据对应的产品类别真实值及类别预测2CN113657546A权利要求书2/2页值，利用预构建的目标函数计算，得到所述模型精度误差值。7.如权利要求1至6中任意一项所述的信息分类方法，其特征在于，所述根据所述分类概率值及预设的分类阈值，生成所述待分类产品信息的分类结果，包括：判断所述分类概率值是否大于所述分类阈值，若所述分类概率值小于或等于所述分类阈值，则所述分类结果为待分类产品信息正常；若所述分类概率值大于所述分类阈值，则所述分类结果为待分类产品信息异常。8.一种信息分类装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取历史产品信息集，其中，所述历史产品信息集中每个历史产品信息包括产品特征数据及产品类别标签数据；模型训练模块，用于根据所有所述产品特征