CN111626528A - 一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法、装置和电子设备。该方法包括：获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分；设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分；在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线；确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线；使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。本发明的方法进一步优化资源分配过程，在优化资源分配的同时，实现了更有效、更安全的资源分配。
Description
技术领域
本发明涉及计算机信息处理领域，具体涉及一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法、装置和电子设备。
背景技术
在基于互联网的应用技术中，常常需要在不同的参与方之前进行资源的交换。这里所称的资源是指任何可被利用的物质、信息、金钱、时间等。信息资源包括计算资源和各种类型的数据资源。数据资源包括各个领域中的各种专用数据。在分配资源的过程中，往往需要对用户的资源配置权进行认证，并为不同的用户分配不同的资源配额，所述资源配置权是指用户是否有权获取资源的一种认证，其可以由特定的资源管理机构认证，也可以是资源所有的一方进行认证。所谓资源配额是指该用户在特定时间内可以获得的最高资源额。
与金钱相关的资源通常也称为金融资源，金融资源是指金融领域中关于金融服务主体与客体的结构、数量、规模、分布及其效应和相互作用关系的一系列对象的总和或集合体，在生产和生活中，只有金融资源配置有效率，才能实现金融和经济可持续发展。对于提供互联网金融服务的公司而言，金融资源可以为资金的总额度，或者等同于资金的资产的额度等等。对于提供互联网金融服务的公司而言，金融资产中的一部分可用来给个人用户提供金融服务，还有一部分可以给其他的企业用户提供金融服务，其他部分可用来投入到本公司的发展中去，或者进行其他的金融相关的业务。
对于互联网金融服务的公司而言，由于总体的金融资源在一个相对固定的时间是有限的，而如何在不同的业务中合理的进行金融资源的分配就尤为重要。对于互联网金融服务公司所服务的企业级用户或者其他金融相关的业务而言，其需要占用金融资源的时间和周期一般是通过事先计划审批才能够获准的，比较有利于统筹安排其金融资源的分配。对于个人用户而言，由于个人用户的个体差异性，互联网金融服务公司几乎无法事先预知个人用户的金融资源需求的计划和时间，如何更好的预知个人用户的金融服务需求，针对个人用户的金融资源进行更加合理的分配，是当今互联网金融服务公司所面临的难题。
因此，有必要提供一种更有效的资源配额确定方法。
发明内容
为了进一步优化资源分配，本发明提供了一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法，包括：获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分；设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分；在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线；确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线；使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
优选地，所述贝塞尔曲线为二阶贝塞尔曲线，所述优化所述贝塞尔曲线包括确定该贝塞尔曲线的两个控制点。
优选地，所述优化目标包括：资源分配额尽可能大，并且资源损失额尽可能小。
优选地，所述优化目标为使下述公式的值在所述数据集上最大：
其中，i,n为正整数，n为所述数据集的用户数量，Ai为第i个用户的资源分配额，Pi为第i个用户的资源归还逾期概率。
优选地，所述用户的资源归还逾期概率根据该用户的用户评分计算得到。
优选地，所述用户评分在0和1之间，且用户评分越小表示该用户的资源归还逾期概率越低。
优选地，直接将所述用户的用户评分作为该用户的资源归还逾期概率。
此外，本发明还提供了一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置，包括：数据获取模块，用于获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分；设定模块，用于设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分；建立模块，用于在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线；确定模块，用于确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线；计算模块，用于使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
优选地，所述贝塞尔曲线为二阶贝塞尔曲线，所述优化所述贝塞尔曲线包括确定该贝塞尔曲线的两个控制点。
优选地，还包括目标设定模块，所述目标设定模块用于设定优化目标，所述优化目标包括：资源分配额尽可能大，并且资源损失额尽可能小。
优选地，所述优化目标为使下述公式的值在所述数据集上最大：
其中，i,n为正整数，n为所述数据集的用户数量，Ai为第i个用户的资源分配额，Pi为第i个用户的资源归还逾期概率。
优选地，所述用户的资源归还逾期概率根据该用户的用户评分计算得到。
优选地，所述用户评分在0和1之间，且用户评分越小表示该用户的资源归还逾期概率越低。
优选地，直接将所述用户的用户评分作为该用户的资源归还逾期概率。
此外，本发明还提供了一种电子设备，其中，该电子设备包括：处理器；以及，存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行本发明所述的资源配额确定方法。
此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现本发明所述的资源配额确定方法。
有益效果
与现有技术相比，本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置，通过建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线，针对不同的用户确定对应的资源配额，由此进一步优化资源分配过程，在优化资源分配的同时，实现了更有效、更安全的资源分配，还提高了资源分配的效率，降低了资源分配的成本。
附图说明
为了使本发明所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本发明的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本发明本发明示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1是本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法的一示例的流程图。
图2是本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法的另一示例的流程图。
图3是本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法的又一示例的流程图。
图4是本发明的实施例2的基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置的一示例的示意性结构框图。
图5是本发明的实施例2的基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置的另一示例的示意性结构框图。
图6是根据本发明的一种电子设备的示例性实施例的结构框图。
图7是根据本发明的计算机可读介质的示例性实施例的结构框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。
在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。
在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
应理解，虽然本文中可能使用第一、第二、第三等表示编号的定语来描述各种器件、元件、组件或部分，但这不应受这些定语限制。这些定语乃是用以区分一者与另一者。例如，第一器件亦可称为第二器件而不偏离本发明实质的技术方案。
术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
为了进一步优化资源分配，本发明提供了一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法，针对不同的用户确定对应的资源配额，由此进一步优化资源分配过程，在优化资源分配的同时，实现了更有效、更安全的资源分配，还提高了资源分配的效率，降低了资源分配的成本。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。需要说明的是，在本发明中，资源是指任何可被利用的物质、信息、时间，信息资源包括计算资源和各种类型的数据资源。数据资源包括各个领域中的各种专用数据。从本质上来说，本发明可以应用于各类资源的分配，包括实体的货物、水、电、有意义的资料等。但是，为了方便起见，本发明中以金融数据资源为例进行说明资源配额确定方法的实施，但本领域技术人员应当理解，本发明亦可以用于其他资源的资源配额确定。
实施例1
下面，将参照图1至图3描述本发明的的实施例。图1是本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法的一示例的流程图。
如图1所示，一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法，该方法包括以下步骤。
步骤S101，获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分。
步骤S102，设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分。
步骤S103，在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线。
步骤S104，确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线。
步骤S105，使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
首先，在步骤S101中，获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分。
在本示例中，例如通过第三方数据库或者本地数据库，获取用户的历史数据集，该历史数据集包括历史资源分配额、用户评分、用户的历史使用额度、历史动支信息数据等。
需要说明的是，用户评分是指该用户对于所分配资源的归还风险评估值。在本示例中，直接将所述用户的用户评分作为该用户的资源归还逾期概率。但是不限于此，在其他示例中，还可以表示违约概率等。
在本示例中，用户评分可以通过现有的金融风险评估模型或者构建用户评估模型进行计算，其中，所述评估模型优选使用神经网络模型，但是不限于此，还可以使用决策树、线性规划等非参数模型，在其他示例中，还可以使用线性回归模型、逻辑回归模型等参数模型。
具体地，对于用户评估模型的构建，还包括定义好坏样本。作为一个具体的例子，可以使用“资源归还是否逾期或违约”这一用户特征作来定义好坏样本，即标签为“资源归还是否逾期或违约”，标签值规定为0或1，即用户评分为0～1之间的数值，其中，1表示用户有资源归还逾期，0表示用户无逾期。通常，用户评分越小表示该用户的资源归还逾期概率或违约概率越低，则表示贷款回收本金的情况越好，资金的使用效率越好，资源回收的风险程度就越低，反之亦然。
进一步地，使用训练数据训练模型，该训练数据包括用户特征数据和历史资源归还逾期概率或历史违约数据等。
更进一步地，使用训练好的用户评估模型，计算用于评估用户风险的用户评分。相应地，用户的资源归还逾期概率根据该用户的用户评分计算得到。
在本示例中，根据所确定的用户评分和历史资源分配额之间的相关关系，确定从用户评分到资源分配额的映射关系，以用于拟合表示用户评分和资源分配额的曲线。
接下来，在步骤S102中，设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分。
在本示例中，例如根据业务需求，设定资源分配额的最大值与最小值，相应地，分别设定与该最大值和最小值对应的用户评分。
具体地，将0～1的用户评分拆分成多个连续的分数段，在本示例中，以等间距分隔，例如，分为（0～0.1]，（0.1～0.2]，（0.2～0.3]，（0.3～0.4]…（0.9～1）。进一步地，这些分数段中每一分数段对应一个资源分配额的阈值或者阈值范围，其中，对应关系是基于历史数据得到的映射关系确定的。
例如，用户评分为（0～0.1]，则资源分配额为20000元（或18000元～20000元）；用户评分为（0.1～0.2]，则资源分配额为18000元（或17000元～18000元）；用户评分为（0.2～0.3]，则资源分配额为17000元（或16000元～17000元）；…；用户评分为（0.6～0.7]，则资源分配额为5000元（或4000元～5000元）；用户评分为（0.7～0.8]，则资源分配额为4000元（或3000元～4000元）；用户评分为（0.8～0.9]，则资源分配额为3000元（或2000元～3000元）；用户评分为（0.9～0.1]，则资源分配额为2000元（或1000元～2000元）。
需要说明的是，上述作为示例进行说明，不能理解成对本发明的限制。在其他示例中，还可以设定用户评分的阈值，通过该阈值将优质用户和非优质用户进行划分等。
接下来，步骤S103，在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线。
在本示例中，基于贝塞尔曲线的计算原理，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线。
具体地，以资源分配额为Y轴对应数据，以用户评分为X轴对应数据，从而在资源分配额与用户评分组成的平面上形成贝塞尔曲线。
需要说明的是，贝塞尔曲线是指可以用来对平滑曲线建模的参数曲线，其中，所述参数包括贝塞尔曲线的起点、终点和控制点等。
在本示例中，以资源分配额的金额上限（所设定的最大值）为该贝塞尔曲线的起点，以资源分配额的金额下限（所设定的最小值）为该贝塞尔曲线的终点，再确定该贝塞尔曲线的控制点的数量。例如，最大值为20000元，最小值为1000元。
如图2所示，还包括确定该贝塞尔曲线的控制点的数量的步骤S201。
在步骤S201中，确定该贝塞尔曲线的控制点的数量。
对于控制点数量的确定，根据历史数据所确定的从用户评分到资源分配额的映射关系，拟合贝塞尔曲线的形状为“S”形状，为了进一步优化该曲线，以得到目标曲线，需要进一步优化该曲线。
优选地，选定两个控制点，由此贝塞尔曲线为二阶贝塞尔曲线。换言之，优化所述贝塞尔曲线包括确定该贝塞尔曲线的两个控制点。
需要说明的是，选定两个控制点的原因，是因为二阶贝塞尔曲线和经验中的额度曲线拟合度较高，经验数据所拟合的额度曲线是个“S”形的，该形状对应的是二阶贝塞尔曲线。
计算原理
二阶贝塞尔曲线的计算公式如下。
其中， 
为贝塞尔曲线的起点， 
为贝塞尔曲线的终点， 
为贝塞尔曲线的控制
点。
二阶贝塞尔曲线的导函数：
接下来，在步骤S104中，确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线。
具体地，确定优化目标，换言之，设定所述贝塞尔曲线的约束条件，以用于优化所述贝塞尔曲线。
在本示例中，根据该优化目标，优化所述贝塞尔曲线，以得到目标曲线，其中，该优化目标包括：资源分配额尽可能大，并且资源损失额尽可能小。
具体地，所述优化目标为使下述公式的值在所述数据集上最大：
其中，i,n为正整数，n为所述数据集的用户数量，Ai为第i个用户的资源分配额，Pi为第i个用户的资源归还逾期概率。
接下来，在步骤S105中，使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
具体地，获取新用户的用户特征数据，计算该新用户的用户评分，使用优化后的贝塞尔曲线（资源额度模型），计算所述新用户的资源配额量。
优选地，还包括设定预定时间段内，二次计算用户的用户评分，并根据用户评分，增加或减小资源额度，以实现所述优化目标。
上述方法的过程仅用于对本发明的说明，其中，步骤的顺序和数量没有特别的限制。此外，上述方法中的步骤还可以拆分成两个、三个，例如可将步骤S104拆成步骤S301和步骤S104，具体参见图3。或者有些步骤也可以合并成一个步骤，根据实际示例进行调整。
与现有技术相比，本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置，通过建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线，针对不同的用户确定对应的资源配额，由此进一步优化资源分配过程，在优化资源分配的同时，实现了更有效、更安全的资源分配，还提高了资源分配的效率，降低了资源分配的成本。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或部分步骤被实现为由计算机数据处理设备执行的程序（计算机程序）。在该计算机程序被执行时，可以实现本发明提供的上述方法。而且，所述的计算机程序可以存储于计算机可读存储介质中，该存储介质可以是磁盘、光盘、ROM、RAM等可读存储介质，也可以是多个存储介质组成的存储阵列，例如磁盘或磁带存储阵列。所述的存储介质不限于集中式存储，其也可以是分布式存储，例如基于云计算的云存储。
下面描述本发明的装置的实施例，该装置可以用于执行本发明的方法实施例。对于本发明装置实施例中描述的细节，应视为对于上述方法实施例的补充；对于在本发明装置实施例中未披露的细节，可以参照上述方法实施例来实现。
实施例2
参照图4和图5，本发明还提供了一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置400，包括：数据获取模块401，用于获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分；设定模块402，用于设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分；建立模块403，用于在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线；确定模块404，用于确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线；计算模块405，用于使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
优选地，所述贝塞尔曲线为二阶贝塞尔曲线，所述优化所述贝塞尔曲线包括确定该贝塞尔曲线的两个控制点。
如图5所示，还包括目标设定模块501，所述目标设定模块501用于设定优化目标，所述优化目标包括：资源分配额尽可能大，并且资源损失额尽可能小。
优选地，所述优化目标为使下述公式的值在所述数据集上最大：
其中，i,n为正整数，n为所述数据集的用户数量，Ai为第i个用户的资源分配额，Pi为第i个用户的资源归还逾期概率。
优选地，所述用户的资源归还逾期概率根据该用户的用户评分计算得到。
优选地，所述用户评分在0和1之间，且用户评分越小表示该用户的资源归还逾期概率越低。
优选地，直接将所述用户的用户评分作为该用户的资源归还逾期概率。
需要说明的是，在实施例2中，省略了与实施例1相同的部分的说明。
与现有技术相比，本发明的基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置，通过建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线，针对不同的用户确定对应的资源配额，由此进一步优化资源分配过程，在优化资源分配的同时，实现了更有效、更安全的资源分配，还提高了资源分配的效率，降低了资源分配的成本。
本领域技术人员可以理解，上述装置实施例中的各模块可以按照描述分布于装置中，也可以进行相应变化，分布于不同于上述实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
实施例3
下面描述本发明的电子设备实施例，该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节，应视为对于上述方法或装置实施例的补充；对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节，可以参照上述方法或装置实施例来实现。
图6是根据本发明的一种电子设备的示例性实施例的结构框图。下面将参照图6来描述根据本发明的电子设备200。图6显示的电子设备200仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备200以通用计算设备的形式表现。电子设备200的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元210、至少一个存储单元220、连接不同装置组件（包括存储单元220和处理单元210）的总线230、显示单元240等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元210执行，使得所述处理单元210执行本说明书的上述电子设备处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元210可以执行如图2所示的步骤。
所述存储单元220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元（RAM）2201和/或高速缓存存储单元2202，还可以进一步包括只读存储单元（ROM）2203。
所述存储单元220还可以包括具有一组（至少一个）程序模块2205的程序/实用工具2204，这样的程序模块2205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备200也可以与一个或多个外部设备300（例如键盘、指向设备、蓝牙设备等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如路由器、调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口250进行。并且，电子设备200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法。
如图7所示，所述计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网（WAN），连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器（DSP）等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序（例如，计算机程序和计算机程序产品）。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定方法，其特征在于，包括：
获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分；
设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分；
在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线；
确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线；
使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
2.根据权利要求1所述的资源配额确定方法，其特征在于，所述贝塞尔曲线为二阶贝塞尔曲线，所述优化所述贝塞尔曲线包括确定该贝塞尔曲线的两个控制点。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的资源配额确定方法，其特征在于，所述优化目标包括：资源分配额尽可能大，并且资源损失额尽可能小。
4.根据权利要求3所述的资源配额确定方法，其特征在于，所述优化目标为使下述公式的值在所述数据集上最大：
其中，i,n为正整数，n为所述数据集的用户数量，Ai为第i个用户的资源分配额，Pi为第i个用户的资源归还逾期概率。
5.根据权利要求4所述的资源配额确定方法，其特征在于，所述用户的资源归还逾期概率根据该用户的用户评分计算得到。
6.根据权利要求5所述的资源配额确定方法，其特征在于，所述用户评分在0和1之间，且用户评分越小表示该用户的资源归还逾期概率越低。
7.根据权利要求6所述的资源配额确定方法，其特征在于，直接将所述用户的用户评分作为该用户的资源归还逾期概率。
8.一种基于贝塞尔曲线的资源配额确定装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取历史用户数据集，该数据集包括多个用户的历史资源分配额和用户评分；
设定模块，用于设定资源分配额的最大值与最小值，以及该最大值与最小值对应的用户评分；
建立模块，用于在资源分配额与用户评分组成的平面上，将所述资源分配额的最大值与最小值对应的点作为端点值，建立资源分配额关于用户评分的贝塞尔曲线；
确定模块，用于确定优化目标，并根据历史用户数据集优化所述贝塞尔曲线；
计算模块，用于使用优化后的贝塞尔曲线和新用户的用户评分，计算该新用户的资源配额量。
9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1至7中任一项所述的资源配额确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述的资源配额确定方法。
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2020
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