(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 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111639430.4 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 马上消费金融股份有限公司 地址 404100 重庆市渝北区黄山大道中段 52号渝兴广场B2栋4至8楼 (72)发明人 谭瑞　吴海英　王洪斌　蒋宁　 权佳成　李宽　 (74)专利代理 机构 深圳市智圈知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44351 代理人 苗燕 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 数据处理方法、 装置、 计算机设备及存储介 质 (57)摘要 本申请公开了一种数据处理方法， 包括： 服 务器将预设模 型分发至每个计算机设备， 计算机 设备接收从服务器发送的预设模 型， 以及对预设 模型进行训练得到本地参数数据。 进而计算机设 备将本地参数数据发送至服务器， 服务器根据参 数奖惩规则确定每个本地参数数据对应的更新 参数数据， 并将每个更新参数数据发送至对应的 计算机设备， 计算机设备根据更新参数数据对预 设模型进行迭代训练， 直至预设模 型满足预设条 件得到目标预测模型， 进而基于目标预测模型对 用户进行意图预测得到意图预测结果。 本方法能 够联合多个参与方共同训练意图预测模型， 提高 企业对具有投诉意图的用户的预测准确率， 降低 用户投诉的频率。 权利要求书3页 说明书14页 附图8页 CN 114330882 A 2022.04.12 CN 114330882 A 1.一种数据处理方法， 其特征在于， 应用于服务器， 所述服务器与多个计算机设备通信 连接， 所述方法包括： 将预设模型分发至每个所述计算机设备， 所述计算机设备基于训练完成后的预设模型 对用户进行意图预测； 接收每个所述计算机设备发送的本地参数数据， 所述本地参数数据为所述计算机设备 在对所述预设模型进行训练的过程中生成的参数 数据； 根据参数 奖惩规则确定每 个本地参数数据对应的更新 参数数据； 将每个所述更新参数数据发送至对应的计算机设备， 所述更新参数数据用于所述计算 机设备对所述预设模型进行迭代训练， 直至所述预设模型满足预设条件， 得到目标预测模 型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据参数奖惩规则确定每个本地参数 数据对应的更新 参数数据， 包括： 根据参数 奖罚规则确定每 个所述计算机设备参与模型训练的贡献度； 根据所有所述计算机设备的本地参数数据和每个所述计算机的贡献度， 确定每个所述 计算机设备对应的更新 参数数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据参数奖罚规则确定每个所述计算 机设备参与模型训练的贡献度， 包括： 获取每个所述计算机设备的训练日志； 根据每个所述训练日志确定每 个所述计算机设备参与模型训练的数据集的数据量； 基于每个所述计算设备对应的数据量对每个所述计算机设备进行贡献度计算， 得到每 个所述计算机设备参与模型训练的贡献度。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所有所述计算机设备的本地参数 数据和每 个所述计算机的贡献度， 确定每 个所述计算机设备对应的更新 参数数据， 包括： 对所有所述计算机设备的本地 参数数据进行参数聚合得到全局参数 数据； 根据所述全局参数数据和每个所述计算机设备的贡献度， 确定每个所述计算机设备对 应的更新 参数数据。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据参数奖罚规则确定每个所述计算 机设备参与模型训练的贡献度， 包括： 获取每个所述计算机设备的合作系数， 所述合作系数用于表征所述计算机设备对应的 协作用户与所述 服务器对应的学习平台之间的合作强度； 基于每个所述计算机设备的合作系数对每个所述计算机设备进行贡献度计算， 得到每 个所述计算机设备参与模型训练的贡献度。 6.一种数据处理方法， 其特征在于， 应用于计算机设备， 所述计算机设备与服务器通信 连接， 所述方法包括： 接收从所述服务器发送的预设模型， 以及对所述预设模型进行训练， 得到本地参数数 据， 所述本地 参数数据为在对所述预设模型进行训练的过程中生成的参数 数据； 将所述本地 参数数据发送至所述 服务器； 接收所述服务器发送的更新参数数据， 所述更新参数数据用于对所述预设模型进行迭 代训练；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114330882 A 2根据所述更新参数数据对所述预设模型进行迭代训练， 直至所述预设模型满足预设条 件， 得到目标 预测模型； 基于所述目标 预测模型对用户进行意图预测得到意图预测结果。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述接收从所述服务器发送的预设模型， 以及对所述预设模型进行训练， 得到 本地参数数据之前， 所述方法还 包括包括： 获取用于训练所述预设模型的数据集， 所述数据集包括用户画像数据、 用户基础数据 以及催收数据； 对所述数据集进行量化处理得到用于训练所述预设模型的训练集， 所述训练集用于所 述计算机设备对所述预设模型进行训练。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述意图预测结果包括预测意图的概率， 在所述基于所述目标预测模型对用户进行意图预测得到意图预测结果之后， 所述方法还包 括： 根据所述预测意图的概 率确定所述用户的意图等级； 根据所述 意图等级确定并执 行对应的意图处 理操作。 9.一种数据处理方法， 其特征在于， 应用于数据处理系统， 所述数据处理系统包括服务 器和多个计算机 设备， 所述服务器与多个所述计算机 设备与建立网络通信， 其中， 所述服务 器用于执行权利要求 1～5任一项 所述的方法， 所述计算机 设备用于执行权利要求6～8任一 项所述的方法。 10.一种服务器， 其特征在于， 所述服务器与多个计算机设备建立网络通信， 所述服务 器包括： 模型分发模块， 用于将预设模型分发至每个所述计算机设备， 所述计算机设备基于训 练完成后的预设模型对用户进行意图预测； 本地参数接收模型， 用于接收每个所述计算机设备发送的本地参数数据， 所述本地参 数数据为所述计算机设备在对所述预设模型进行训练的过程中生成的参数 数据； 参数确定模块， 用于根据参数 奖惩规则确定每 个本地参数数据对应的更新 参数数据； 更新参数发送模块， 用于将每个所述更新参数数据发送至对应的计算机设备， 所述更 新参数数据用于所述计算机 设备对所述预设模型进行迭代训练， 直至所述预设模型满足预 设条件， 得到目标 预测模型。 11.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备与服务器建立网络通信， 所述计算 机设备包括： 模型接收模块， 用于接收从所述服务器发送的预设模型， 以及对所述预设模型进行训 练， 得到本地参数数据， 所述本地参数数据为在对所述预设模型进行训练的过程中生成的 参数数据； 本地参数发送模块， 用于将所述本地 参数数据发送至所述 服务器； 更新参数接收模块， 用于接收所述服务器发送的更新参数数据， 所述更新参数数据用 于对所述预设模型进行迭代训练； 模型更新模块， 用于根据所述更新参数数据对所述预设模型进行迭代训练， 直至所述 预设模型满足预设条件， 得到目标 预测模型； 投诉预测模块， 用于基于所述目标 预测模型对用户进行意图预测得到意图预测结果。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114330882 A 3