CN114417980A - 一种业务模型的建立方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种业务模型的建立方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据挖掘技术领域，该方法包括：响应于模板查看请求，展示与模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息，响应于基于业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项，响应于基于配置选项触发的资源配置请求，配置目标模型模板实际使用的目标训练资源，响应于模型训练请求，基于配置的目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。这样，业务人员通过对模型模板的各种训练资源的配置，即可进行模型训练得到一个业务模型，建模门槛比较低，通过模型模板建立的业务模型的质量有保障、业务模型的维护难度也较低。

Description

一种业务模型的建立方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种业务模型的建立方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在通信领域，每天都会产生数以万计的业务数据，通常需要从这些业务数据中挖掘有用数据以开展业务。

相关技术中，数据挖掘通常与人工建模紧密结合，不但需要花费大量人力在特征工程建立和模型参数调优上，而且，建模人员掌握数据挖掘方面的专业知识，建模门槛比较高。最终建立的业务模型的质量依赖专业人员的水平，难以管控。另外，业务需求是不断变化的，所以建立的业务模型还需不断更新维护，维护难度也比较大。

发明内容

本申请实施例提供一种业务模型的建立方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决相关技术中通过数据挖掘方式建立业务模型时存在的建模门槛高、模型质量难以保证，且模型维护难度大的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种业务模型的建立方法，包括：

响应于模板查看请求，展示与所述模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息；

响应于基于所述业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项；

响应于基于所述配置选项触发的资源配置请求，配置所述目标模型模板实际使用的目标训练资源；

响应于模型训练请求，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。

在一些实施例种，所述各种训练资源包括数据源、数据特征、模型结构、模型算法的任意组合。

在一些实施例种，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型，包括：

获取所述目标模型模板能使用的目标数据源，并获取所述目标模型模板的业务标注数据；

确定所述目标数据源中所述目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容；

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型。

在一些实施例种，若所述目标模型算法有至少两种，则利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型，包括：

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、所述目标模型结构和每种目标模型算法进行训练，得到一个备选业务模型；

基于所述目标模型算法对应的算法评价指标，对所述备选业务模型进行评价；

基于各备选业务模型的评价结果，选择一个备选业务模型作为所述业务模型。

在一些实施例种，在得到一个业务模型之后，还包括：

获取在部署所述业务模型后所述业务模型对应的业务反馈信息，所述业务反馈信息用于表征所述业务模型的业务处理能力；

根据所述业务反馈信息，确定所述业务模型的业务处理能力；

若确定所述业务处理能力超过预设标准，则基于所述目标训练资源，更新所述目标模型模板能使用的各种训练资源。

第二方面，本申请实施例提供一种业务模型的建立装置，包括：

信息展示模块，用于响应于模板查看请求，展示与所述模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息；

资源展示模块，用于响应于基于所述业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项；

配置模块，用于响应于基于所述配置选项触发的资源配置请求，配置所述目标模型模板实际使用的目标训练资源；

训练模块，用于响应于模型训练请求，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。

在一些实施例种，所述各种训练资源包括数据源、数据特征、模型结构、模型算法的任意组合。

在一些实施例种，所述训练模块具体用于：

获取所述目标模型模板能使用的目标数据源，并获取所述目标模型模板的业务标注数据；

确定所述目标数据源中所述目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容；

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型。

在一些实施例种，若所述目标模型算法有至少两种，则所述训练模块具体用于：

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、所述目标模型结构和每种目标模型算法进行训练，得到一个备选业务模型；

基于所述目标模型算法对应的算法评价指标，对所述备选业务模型进行评价；

基于各备选业务模型的评价结果，选择一个备选业务模型作为所述业务模型。

在一些实施例种，还包括：

获取模块，用于在得到一个业务模型之后，获取在部署所述业务模型后所述业务模型对应的业务反馈信息，所述业务反馈信息用于表征所述业务模型的业务处理能力；

确定模块，用于根据所述业务反馈信息，确定所述业务模型的业务处理能力；

更新模块，用于若确定所述业务处理能力超过预设标准，则基于所述目标训练资源，更新所述目标模型模板能使用的各种训练资源。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中：

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述业务模型的建立方法。

第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，所述电子设备能够执行上述业务模型的建立方法。

本申请实施例中，响应于模板查看请求，展示与模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息，响应于基于业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项，响应于基于配置选项触发的资源配置请求，配置目标模型模板实际使用的目标训练资源，响应于模型训练请求，基于配置的目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。这样，提供一类业务可使用的模型模板，且模型模板的各种训练资源是可配置化的，业务人员通过对模型模板的各种训练资源的配置，即可进行模型训练得到一个业务模型，不必掌握数据挖掘方面的专业知识，所以开发业务模型的门槛比较低。并且，模型模板通常是由掌握数据挖掘方面的专业知识的专家开发的，所以通过模型模板建立的业务模型的质量也比较有保障。另外，当业务需求有变化时，业务人员可重新配置模型模板的各种训练资源，而不必重新进行复杂的特征工程建立，所以还可降低业务模型的维护难度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种业务模型的建立方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种进行模型训练得到业务模型的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种业务模型的建立过程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种数据筛选操作的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种数据特征筛选操作的示意图；

图6为本申请实施例提供的一种业务模型的建立装置的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种用于实现业务模型的建立方法的电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了解决相关技术中通过数据挖掘方式建立业务模型时存在的建模门槛高、模型质量难以保证，且模型维护难度大的问题，本申请实施例提供了一种业务模型的建立方法、装置、电子设备及存储介质。

以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请，并且在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

为了便于理解本申请，本申请涉及的技术术语中：

模型模板，对应一类业务，用于为这类业务提供一个通用的模型，借助于这个通用的模型可以建立出不同的业务模型，这些不同的业务模型可能使用的数据源不同，可能使用的数据源的数据特征不同，可能使用的模型结构不同，也可能使用的模型算法不同。

训练资源，是指在训练时所使用的资源，如数据源、数据特征、模型结构、模型算法等。

本申请实施例中，提供一类业务可使用的模型模板，且模型模板的各种训练资源是可配置化的，业务人员通过对模型模板的各种训练资源的配置，即可进行模型训练得到一个业务模型，不必掌握数据挖掘方面的专业知识，所以开发业务模型的门槛比较低。并且，模型模板通常是由掌握数据挖掘方面的专业知识的专家开发的，所以通过模型模板建立的业务模型的质量也比较有保障。另外，当业务需求有变化时，业务人员可重新配置模型模板的各种训练资源，而不必重新进行复杂的特征工程建立，所以还可降低业务模型的维护难度。

在介绍了本申请的发明构思后，下面结合具体流程图对本申请实施例的方案进行介绍。

图1为本申请实施例提供的一种业务模型的建立方法的流程图，包括以下步骤。

在步骤101中，响应于模板查看请求，展示与模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息。

一般地，业务人员在建立业务模型前是有明确的业务需求的，这些业务需求就决定了可能会使用哪种业务类型的模型模板。为了能够使业务人员快速找到合适的模型模板，模板查看请求中可以携带业务类型信息。

其中，业务类型信息如业务类型的类型标识，模型模板的业务描述信息如模型模板适用的业务类型、输入数据源、输出结果等，总之，通过业务描述信息业务人员可得知模板模型可处理那类业务，可得到什么样的业务结果。

在步骤102中，响应于基于业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项。

其中，各种训练资源包括数据源、数据特征、模型结构、模型算法的任意组合。

具体实施时，针对上述任一种训练资源，可分别展示目标模型模板能使用的该种训练资源的配置选项，从而使业务人员能够灵活配置目标模型模板实际使用的目标训练资源。

在步骤103中，响应于基于配置选项触发的资源配置请求，配置目标模型模板实际使用的目标训练资源。

一般地，数据源可配置不止一个，数据特征也可配置多种，模型结构可配置一种，模型算法也可配置不止一个。因此，目标训练资源包含：至少一个目标数据源、多种目标数据特征、一种目标模型结构和至少一种目标模型算法。

另外，需要说明的是，针对每种训练资源，还支持引入业务人员自定义该种训练资源，比如，业务人员可引入新的数据源、配置新的数据特征、引入新的模型结构、使用新的模型算法等，以提升模型建立的灵活性、提升目标模型模板的可扩展性。

在步骤104中，响应于模型训练请求，基于配置的目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。

具体实施时，可按照图2所示的流程进行模型训练，得到业务模型，该流程包括以下步骤。

在步骤201a中，获取目标模型模板能使用的目标数据源，并获取目标模型模板的业务标注数据。

一般地，数据源可存储在数据库中，目标模型模板的业务标注数据是预先标注好的，也可存储在数据库中，因此，可从数据库获取目标数据源和业务标注数据。

在步骤202a中，确定目标数据源中目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容。

一般地，目标数据特征是一些字段，所以确定目标数据源中目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容，即是确定目标数据源中对应字段的字段内容。

在步骤203a中，利用目标数据特征的特征内容、业务标注数据、以及目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到一个业务模型。

当目标模型算法有至少两种时，可利用目标数据特征的特征内容、业务标注数据、目标模型结构和每种目标模型算法进行训练，得到一个备选业务模型，并基于该种目标模型算法对应的算法评价指标，对备选业务模型的预测效果进行评价，进而基于各备选业务模型的评价结果，选择一个备选业务模型作为业务模型。比如，从各备选业务模型中选择预测效果最好的一个备选业务模型作为业务模型。

其中，算法评价指标如准确率、覆盖率、精准度、基尼系数、混淆矩阵、受试者工作特征(Receiver Operator Characteristic，ROC)曲线图、(Area Under Curve，AUC)、KS曲线图、提升度曲线图、召回率、响应率曲线等。

具体实施时，在得到一个业务模型之后，业务人员可查看业务模型的输出结果是否与自己想要的业务需求相符，若不相符，则可重新配置目标模型模板实际使用的目标训练资源，并重新训练业务模型，若相符，则可获取更多的训练样本对业务模型进行训练，以提升业务模型的效果，并可将最终训练出的业务模型部署到生产线上。

为了能够提升目标模型模板的模型建立效果，还可获取在部署业务模型后业务模型对应的业务反馈信息，业务反馈信息用于表征业务模型的业务处理能力，根据业务反馈信息，确定业务模型的业务处理能力，若确定业务处理能力超过预设标准(如预设的表示业务处理能力的分数值)，还可基于目标训练资源，更新目标模型模板能使用的各种训练资源。

比如，将目标训练资源中业务人员自定义的数据特征添加到目标模型模板能使用的数据特征中，再比如，将目标训练资源中业务人员使用的数据源调整到目标模型模板能使用的各数据源的靠前位置。

这样，基于业务人员开发出的业务模型的业务处理能力，反向更新目标模型模板能使用的各种训练资源，有利于利用更新后的目标模型模板建立出效果更好的业务模型，从而形成目标模型模板-业务模型-目标模型模板的良性循环。

下面结合具体实施例对本申请的方案进行说明。

图3为本申请实施例提供的一种业务模型的建立过程示意图，其中，模型模板是提供给业务人员使用的模型，业务人员只需通过交互界面，进行数据选择、特征选择、算法选择等简单快速的操作，系统即可自动调整参数建立业务模型，最终输出结果数据到业务人员指定的地址。模型模板对应有数据描述展示模块、数据筛选操作模块、数据特征操作模块、自动建模调参模块和数据导出操作模块。其中：

数据描述展示模块是对已处理好的模型数据进行描述展示，无需业务人员进行操作，包括数据来源描述信息、统计描述信息、元数据信息等。这里，数据来源描述信息包含接入数据源采集来源、更新时间、数据标签等信息；统计描述信息包含特征值域、五分位数、均值、方差、标准差、标签维度记录数统计等信息；元数据信息包含特征描述、存储类型、更新时间、数据类型、缺失值个数/占比、离群点个数/占比等信息。

数据筛选操作模块为业务人员提供自助选择数据集、筛选数据、选择分区等简单快速操作。包括按时间维度特征筛选数据集，按类标签特征筛选数据集等。

数据特征操作模块为业务人员提供自助派生新特征、选择输入特征的简单快速操作。

自动建模调参模块从候选算法集中获取最优算法信息，直接调用对应的算法组件和模型评估组件，对算法输入参数按预定规则进行参数迭代运算，直至得到最优模型参数。

数据导出操作模块是为业务人员提供指定数据输出存储地址的操作。

具体实施时，业务人员在建立业务模型时包括以下六个步骤：

第一步、查看数据，业务人员可以通过数据描述模块查看模型模板的数据信息，包括：数据来源描述信息(如数据库简要信息，数据源业务系统信息等)，统计描述信息，元数据信息等。

第二步、筛选数据，数据筛选操作模块可为业务人员提供一个已经完成数据预处理的大宽表数据集，业务人员通过下拉框等交互方式可以快速简便地从大宽表数据集中筛选数据，本申请实施例提供一个筛选数据实例如图4所示，在图4中过滤掉年龄和网龄特征，筛选ARUP值大于等于60的记录。

第三步、数据特征操作，业务人员依据业务知识，以数据特征操作模块提供的所有特征为基础，选择新的特征或者派生新的特征，本申请实施例提供一个特征选择实例如图5所示，在图5中，业务人员将上月分钟数、上月流量、近3个月平均分钟数、近3个月平均上网流量4个特征，添加到特征集中。

第四步、设置数据导出参数，比如，设置为文件形式导出到指定的磁盘位置。

第五步、模型自动计算，根据步骤二到四步骤设置的参数，基于自动建模调参模块自动进行建模调参，得到一个业务模型，将业务模型的数据保存到指定位置。

第六步、查看数据，业务人员可以查看数据，还可通过数据导出操作模块将数据导出到系统的应用数据库，系统则提供线上数据查看方式。

本申请实施例提供的建模方式可减少人工建模可能出现的一系列问题，如人力投入大，建模质量难以管控、门槛高、维护成本高等，可保留人工建模所具备的优点，如保留人工参与对数据个性化特征的处理、建立的模型紧密结合业务场景，可减少自动建模可能出现的问题，如额外增加计算资源投入，还可连接业务人员的业务知识和专业人员的数据挖掘能力，让业务需求人员也能自助快速建模。

当本申请实施例中提供的方法以软件或硬件或软硬件结合实现的时候，电子设备中可以包括多个功能模块，每个功能模块可以包括软件、硬件或其结合。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种业务模型的建立装置，业务模型的建立装置解决问题的原理与上述业务模型的建立方法相似，因此业务模型的建立装置的实施可参见业务模型的建立方法的实施，重复之处不再赘述。

图6为本申请实施例提供的一种业务模型的建立装置的结构示意图，包括信息展示模块601、资源展示模块602、配置模块603、训练模块604。

信息展示模块601，用于响应于模板查看请求，展示与所述模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息；

资源展示模块602，用于响应于基于所述业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项；

配置模块603，用于响应于基于所述配置选项触发的资源配置请求，配置所述目标模型模板实际使用的目标训练资源；

训练模块604，用于响应于模型训练请求，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。

在一些实施例种，所述各种训练资源包括数据源、数据特征、模型结构、模型算法的任意组合。

在一些实施例种，所述训练模块604具体用于：

获取所述目标模型模板能使用的目标数据源，并获取所述目标模型模板的业务标注数据；

确定所述目标数据源中所述目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容；

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型。

在一些实施例种，若所述目标模型算法有至少两种，则所述训练模块604具体用于：

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、所述目标模型结构和每种目标模型算法进行训练，得到一个备选业务模型；

基于所述目标模型算法对应的算法评价指标，对所述备选业务模型进行评价；

基于各备选业务模型的评价结果，选择一个备选业务模型作为所述业务模型。

在一些实施例种，还包括：

获取模块605，用于在得到一个业务模型之后，获取在部署所述业务模型后所述业务模型对应的业务反馈信息，所述业务反馈信息用于表征所述业务模型的业务处理能力；

确定模块606，用于根据所述业务反馈信息，确定所述业务模型的业务处理能力；

更新模块607，用于若确定所述业务处理能力超过预设标准，则基于所述目标训练资源，更新所述目标模型模板能使用的各种训练资源。

本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，另外，本申请各实施例中的各功能模块可以集成在一个处理器中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。各个模块相互之间的耦合可以是通过一些接口实现，这些接口通常是电性通信接口，但是也不排除可能是机械接口或其它的形式接口。因此，作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，既可以位于一个地方，也可以分布到同一个或不同设备的不同位置上。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

在介绍了本申请示例性实施方式的对比学习方法和装置之后，接下来，介绍根据本申请的另一示例性实施方式的电子设备。

下面参照图7来描述根据本申请的这种实施方式实现的电子设备130。图7显示的电子设备130仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备130以通用电子设备的形式表现。电子设备130的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器131、上述至少一个存储器132、连接不同系统组件(包括存储器132和处理器131)的总线133。

总线133表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

存储器132可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1321和/或高速缓存存储器1322，还可以进一步包括只读存储器(ROM)1323。

存储器132还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1324的程序/实用工具1325，这样的程序模块1324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。

电子设备130也可以与一个或多个外部设备134(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与电子设备130交互的设备通信，和/或与使得该电子设备130能与一个或多个其它电子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135进行。并且，电子设备130还可以通过网络适配器136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。如图所示，网络适配器136通过总线133与用于电子设备130的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合电子设备130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、冗余处理器、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。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器132，上述指令可由处理器131执行以完成上述对比学习方法。可选地，存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，本申请的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本申请提供的任一示例性方法的步骤。

在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品被电子设备执行时，电子设备能够实现本申请提供的任一示例性方法。

并且，计算机程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。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是但不限于电、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、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、光盘只读存储器(Compact Disk Read Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

本申请实施例中用于业务模型的建立的程序产品可以采用CD-ROM并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本申请的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

可读信号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。可读信号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、射频(Radio Frequency，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申请操作的程序代码，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如局域网(Local AreaNetwork，LAN)或广域网(Wide Area Network，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)。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种业务模型的建立方法，其特征在于，包括：

响应于模板查看请求，展示与所述模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息；

响应于基于所述业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项；

响应于基于所述配置选项触发的资源配置请求，配置所述目标模型模板实际使用的目标训练资源；

响应于模型训练请求，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各种训练资源包括数据源、数据特征、模型结构、模型算法的任意组合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型，包括：

获取所述目标模型模板能使用的目标数据源，并获取所述目标模型模板的业务标注数据；

确定所述目标数据源中所述目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容；

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述目标模型算法有至少两种，则利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型，包括：

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、所述目标模型结构和每种目标模型算法进行训练，得到一个备选业务模型；

基于所述目标模型算法对应的算法评价指标，对所述备选业务模型进行评价；

基于各备选业务模型的评价结果，选择一个备选业务模型作为所述业务模型。

5.如权利要求1～4任一所述的方法，其特征在于，在得到一个业务模型之后，还包括：

获取在部署所述业务模型后所述业务模型对应的业务反馈信息，所述业务反馈信息用于表征所述业务模型的业务处理能力；

根据所述业务反馈信息，确定所述业务模型的业务处理能力；

若确定所述业务处理能力超过预设标准，则基于所述目标训练资源，更新所述目标模型模板能使用的各种训练资源。

6.一种业务模型的建立装置，其特征在于，包括：

信息展示模块，用于响应于模板查看请求，展示与所述模板查看请求中的业务类型信息匹配的至少一个模型模板的业务描述信息；

资源展示模块，用于响应于基于所述业务描述信息触发的模板配置请求，展示目标模型模板能使用的各种训练资源的配置选项；

配置模块，用于响应于基于所述配置选项触发的资源配置请求，配置所述目标模型模板实际使用的目标训练资源；

训练模块，用于响应于模型训练请求，基于配置的所述目标训练资源进行模型训练，得到一个业务模型。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述各种训练资源包括数据源、数据特征、模型结构、模型算法的任意组合。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述训练模块具体用于：

获取所述目标模型模板能使用的目标数据源，并获取所述目标模型模板的业务标注数据；

确定所述目标数据源中所述目标模型模板能使用的目标数据特征的特征内容；

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、以及所述目标模型模板能使用的目标模型结构和目标模型算法进行训练，得到所述业务模型。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，若所述目标模型算法有至少两种，则所述训练模块具体用于：

利用所述目标数据特征的特征内容、所述业务标注数据、所述目标模型结构和每种目标模型算法进行训练，得到一个备选业务模型；

基于所述目标模型算法对应的算法评价指标，对所述备选业务模型进行评价；

基于各备选业务模型的评价结果，选择一个备选业务模型作为所述业务模型。

10.如权利要求6-9任一所述的装置，其特征在于，还包括：

获取模块，用于在得到一个业务模型之后，获取在部署所述业务模型后所述业务模型对应的业务反馈信息，所述业务反馈信息用于表征所述业务模型的业务处理能力；

确定模块，用于根据所述业务反馈信息，确定所述业务模型的业务处理能力；

更新模块，用于若确定所述业务处理能力超过预设标准，则基于所述目标训练资源，更新所述目标模型模板能使用的各种训练资源。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中：

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-5任一所述的方法。

12.一种存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，所述电子设备能够执行如权利要求1-5任一所述的方法。

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