本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法及裝置。

背景技術(shù)：

當(dāng)前很多業(yè)務(wù)與業(yè)務(wù)參數(shù)都是直接相關(guān)的，業(yè)務(wù)參數(shù)直接影響到業(yè)務(wù)申請(qǐng)是否能夠成功。業(yè)務(wù)提供方在對(duì)用戶開(kāi)展業(yè)務(wù)時(shí)往往按照經(jīng)驗(yàn)或者隨機(jī)操作，往往因?yàn)楣烙?jì)不足導(dǎo)致操作結(jié)果不令人滿意。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法及裝置。

本發(fā)明的一個(gè)目的是提供一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法，所述方法包括：

獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息；

利用具有數(shù)據(jù)分類(lèi)功能的最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型對(duì)所述用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)處理得到所述用戶信息的多個(gè)待選方案，其中，所述待選方案具有不同的數(shù)值，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，所述knn模型是利用大量具有所述用戶信息的樣本訓(xùn)練得到；

確定所述多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的所述數(shù)值；

利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

可選地，所述獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息之后，所述方法還包括：

建立用戶數(shù)據(jù)與knn模型的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使得根據(jù)不用的用戶數(shù)據(jù)獲取不同的knn模型。

可選地，所述獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息之后，所述方法還包括：

利用所述對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取與所述用戶信息對(duì)應(yīng)的knn模型。

可選地，所述利用多個(gè)所述數(shù)值中至少一個(gè)參與確定業(yè)務(wù)參數(shù)之后，所述方法還包括：

當(dāng)所述業(yè)務(wù)參數(shù)至少為兩個(gè)時(shí)，對(duì)所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，并按照優(yōu)先級(jí)利用所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)的操作。

可選地，所述利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)具體包括：

利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值與所述業(yè)務(wù)總量確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

本發(fā)明的另一個(gè)目的是提供一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息；

處理單元，用于利用具有數(shù)據(jù)分類(lèi)功能的最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型對(duì)所述用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)處理得到所述用戶信息的多個(gè)待選方案，其中，所述待選方案具有不同的數(shù)值，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，所述knn模型是利用大量具有所述用戶信息的樣本訓(xùn)練得到；

第一確定單元，用于確定所述多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的所述數(shù)值；

第二確定單元，用于利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

可選地，所述裝置還包括：

建立單元，用于建立用戶數(shù)據(jù)與knn模型的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使得根據(jù)不用的用戶數(shù)據(jù)獲取不同的knn模型。

可選地，所述裝置還包括：

第二獲取單元，用于利用所述對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取與所述用戶信息對(duì)應(yīng)的knn模型。

可選地，所述裝置還包括：

執(zhí)行單元，用于當(dāng)所述業(yè)務(wù)參數(shù)至少為兩個(gè)時(shí)，對(duì)所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，并按照優(yōu)先級(jí)利用所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)的操作。

可選地，所述第二確定單元還用于：

利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值與所述業(yè)務(wù)總量確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明實(shí)施例具有以下優(yōu)點(diǎn)：

通過(guò)對(duì)大量具有用戶信息的樣本進(jìn)行訓(xùn)練得到knn模型，利用knn模型對(duì)用戶的用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)，進(jìn)行歸類(lèi)后可以得到該用戶的多個(gè)待選方案，確定多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值，利用多個(gè)數(shù)值中至少一個(gè)參與確定業(yè)務(wù)參數(shù)，這樣通過(guò)利用knn模型和用戶信息對(duì)用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)參數(shù)的獲取，操作更科學(xué)，處理過(guò)程準(zhǔn)確，根據(jù)科學(xué)的預(yù)判提高業(yè)務(wù)處理的成功率。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例中一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法的一種實(shí)施例的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例中一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法的另一種實(shí)施例的流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例中一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置的一種實(shí)施例的結(jié)構(gòu)圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例中一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置的另一種實(shí)施例的結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分的實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的說(shuō)明書(shū)和權(quán)利要求書(shū)及上述附圖中的術(shù)語(yǔ)“第一”、“第二”、“第三”“第四”等是用于區(qū)別類(lèi)似的對(duì)象，而不必用于描述特定的順序或先后次序。應(yīng)該理解這樣使用的數(shù)據(jù)在適當(dāng)情況下可以互換，以便這里描述的實(shí)施例能夠以除了在這里圖示或描述的內(nèi)容以外的順序?qū)嵤?。此外，術(shù)語(yǔ)“包括”和“具有”以及他們的任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過(guò)程、方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品或設(shè)備不必限于清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒(méi)有清楚地列出的或?qū)τ谶@些過(guò)程、方法、產(chǎn)品或設(shè)備固有的其它步驟或單元。

在描述本發(fā)明實(shí)施例之前，先對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中涉及到的名詞做初步的介紹：

最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型：knn模型是采用最近鄰(k-nearestneighbor，knn)分類(lèi)算法，利用一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類(lèi)別，則該樣本也屬于這個(gè)類(lèi)別，knn算法中，所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類(lèi)的對(duì)象。

現(xiàn)在的催收員在電話催收時(shí)會(huì)根據(jù)和欠款人的談話內(nèi)容，依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定提供什么樣的還款方案，類(lèi)似于一個(gè)談判的過(guò)程。譬如催收員讓欠款人全額還款，欠款人可能會(huì)提出還款困難的一些理由，催款人再?zèng)Q定是否給予欠款人一些其它的還款方案，如還款80％等。

結(jié)合圖1所示，針對(duì)上面的方法中的問(wèn)題，本發(fā)明提供的實(shí)施例中業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法的一種實(shí)施例，所述方法包括：

s101、獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息。

s102、利用具有數(shù)據(jù)分類(lèi)功能的最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型對(duì)所述用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)處理，得到所述用戶信息的多個(gè)待選方案，其中，所述待選方案具有不同的數(shù)值，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，所述knn模型是利用大量具有所述用戶信息的樣本訓(xùn)練得到。

s103、確定所述多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值。

s104、利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

對(duì)于不同的用戶可以對(duì)應(yīng)不同的用戶信息，用戶信息可以包括該用戶的貸款信息、聯(lián)系的難易程度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和經(jīng)濟(jì)狀等信息，可以對(duì)具有相同條件的用戶進(jìn)行訓(xùn)練得到對(duì)應(yīng)的knn模型，例如，a用戶具有汽車(chē)和住房，b具有汽車(chē)和住房，則可以將a用戶和b用戶作為具有相同條件來(lái)進(jìn)行處理，通過(guò)利用knn模型可以得到這一類(lèi)別的用戶所能接受的待選方案的數(shù)量，待選方案可以為已知用戶所能接受還款額度的方案，例如第一種還款方案、第二種還款方案，其中，第一種還款方案對(duì)應(yīng)的還款比例可以是總欠款的60％，符合這一類(lèi)型的用戶大多數(shù)可以接受還款總欠款60％的方案，第二種還款方案可以是總欠款的80％，符合這一類(lèi)型的用戶還有一部分可以接受還款總欠款80％的方案，接受第二種方案的用戶少于接受第一種方案的用戶，但這兩 個(gè)方案相對(duì)于其他比例的還款方案更容易被這一類(lèi)型的用戶所接受，在進(jìn)行催款時(shí)，可以優(yōu)先向用戶提供這兩個(gè)方案，使得還款方案被接受的可能性更大。

前面提到的用戶信息，在保證個(gè)人隱私的情況下，利用人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中的支付信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可以供使用，例如欠款人的欠款、聯(lián)系難易度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、經(jīng)濟(jì)狀況等信息，欠款與聯(lián)系難易度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)可有第三方機(jī)構(gòu)提供，如征信評(píng)分，對(duì)于經(jīng)濟(jì)狀況也由第三方機(jī)構(gòu)提供，需要說(shuō)明的是，在提供這些數(shù)據(jù)之前需要在合法的前提下必要時(shí)還應(yīng)當(dāng)需要欠款人的授權(quán)進(jìn)行，以保證欠款人的合法隱私權(quán)。利用大量的已知用戶信息進(jìn)行knn模型訓(xùn)練，可以得到一個(gè)類(lèi)型的用戶接收催款的可能方案。

對(duì)于待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值，可以是還款的比例值，總欠款的比例，例如，總欠款的60％，這里數(shù)值對(duì)應(yīng)的是還款方案實(shí)際的還款比例，對(duì)于業(yè)務(wù)參數(shù)，是利用數(shù)值進(jìn)行計(jì)算獲得，業(yè)務(wù)參數(shù)可以是用戶即被催款人所需要償還的欠款數(shù)量，當(dāng)計(jì)算出被欠款人可以能接受60％的可能性最大，則將總欠款×60％作為催款的數(shù)量，這里算出的實(shí)際催款量作為業(yè)務(wù)參數(shù)，后面再進(jìn)行催款時(shí)可以使用這個(gè)業(yè)務(wù)參數(shù)作為催款的首選方案。

這里的knn模型可以對(duì)應(yīng)一類(lèi)的用戶，knn模型中的k可以選擇為500人，即在500人尋找被接受較多的還款方案，利用這個(gè)還款方案對(duì)這一類(lèi)型用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)，這里提到的類(lèi)型是用戶的相關(guān)條件，例如經(jīng)濟(jì)條件、貸款條件，比如兩個(gè)人都具有貸款、從事的工作也相同可以認(rèn)為這兩個(gè)人作為一個(gè)類(lèi)型的用戶，將大量的具有一個(gè)類(lèi)型的用戶進(jìn)行訓(xùn)練得到knn模型之后，當(dāng)在遇到屬于這一類(lèi)型的用戶需要進(jìn)行催款時(shí)，則可以將這個(gè)用戶的用戶信息送入這種類(lèi)型用戶的knn模型中進(jìn)行歸類(lèi)，得到這個(gè)用戶預(yù)計(jì)能接受的還款方案。

利用的數(shù)據(jù)包括欠款人的欠款、聯(lián)系難易度、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、經(jīng)濟(jì)狀況等信息。欠款與聯(lián)系難易度由催收方提供。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)由第三方機(jī)構(gòu)提供，如征信評(píng)分。經(jīng)濟(jì)狀況也由第三方數(shù)據(jù)公司提供。此外，還需要一定數(shù)量的已知是否接受還款方案的欠款人信息，作為模型訓(xùn)練庫(kù)。

本方案采用的knn模型，利用計(jì)算即將催收的欠款人信息與訓(xùn)練庫(kù)中的 欠款人的歐式距離，然后找到與該欠款人距離最相近的其它k個(gè)欠款人，如此k人中有n人收到過(guò)還款90％的方案，其中有m人接受了此方案，那么我們就以m/n作為欠款人接受還款90％的概率。依次類(lèi)推，根據(jù)此k個(gè)人實(shí)際接受各還款方案的情況，我們可以預(yù)測(cè)欠款人接受還款90％、80％、70％等方案的概率。然后依此概率計(jì)算各種還款方案的期望收款額，如還款90％方案對(duì)應(yīng)的期望收款，欠款額×90％×還款90％的概率。

對(duì)于knn模型的構(gòu)建方法可以采用以下過(guò)程：

一、根據(jù)特征項(xiàng)集合重新描述訓(xùn)練文本向量；

二、在新文本到達(dá)后，根據(jù)特征詞分詞新文本，確定新文本的向量表示；

三、在訓(xùn)練文本集中選出與新文本最相似的k個(gè)文本，計(jì)算公式為：

其中，k值一般采用先定一個(gè)初始值，然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試的結(jié)果調(diào)整k值，一般初始值定為幾百到幾千之間，在本實(shí)施例中，k值選為500。

四、:在新文本的k個(gè)鄰居中，依次計(jì)算每類(lèi)的權(quán)重，計(jì)算公式如下：

其中，x為新文本的特征向量，sim(x,di)為相似度計(jì)算公式，與上一步驟的計(jì)算公式相同，而y(di,cj)為類(lèi)別屬性函數(shù)，即如果di屬于類(lèi)cj，那么函數(shù)值為1，否則為0。

本發(fā)明提供的業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法，通過(guò)對(duì)大量具有用戶信息的樣本進(jìn)行訓(xùn)練得到knn模型，利用knn模型對(duì)用戶的用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)，進(jìn)行歸類(lèi)后可以得到該用戶的多個(gè)待選方案，確定多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值，利用多個(gè)數(shù)值中至少一個(gè)參與確定業(yè)務(wù)參數(shù)，這樣通過(guò)利用knn模型和用戶信息對(duì)用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)參數(shù)的獲取，操作更科學(xué)，處理過(guò)程準(zhǔn)確，保證了使用者的最大利益，提升使用者的滿意度。例如，在進(jìn)行賬款催收時(shí)，利用被催收人的用戶信息可以得到被催收人能夠接受的業(yè)務(wù)參數(shù)對(duì)應(yīng)的還款比 例，使得在賬款催收過(guò)程中保障催收人的最大利益。

結(jié)合圖2所示，本發(fā)明的業(yè)務(wù)參數(shù)的獲取方法的另一種實(shí)施例，所述方法包括：

s201、獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息。

s202、建立用戶數(shù)據(jù)與knn模型的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使得根據(jù)不用的用戶數(shù)據(jù)獲取不同的knn模型。

根據(jù)不用類(lèi)型的用戶信息對(duì)應(yīng)建立knn模型，每一個(gè)knn模型可以對(duì)一個(gè)類(lèi)型的用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)判斷，可以利用對(duì)應(yīng)的knn模型對(duì)被催款人可能接受的還款方案進(jìn)行預(yù)判。

s203、利用所述對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取與所述用戶信息對(duì)應(yīng)的knn模型。

利用用戶信息可對(duì)應(yīng)關(guān)系即可查詢得到對(duì)應(yīng)的knn模型，再將用戶信息輸入到查詢得到的knn模型中進(jìn)行處理。

s204、利用具有數(shù)據(jù)分類(lèi)功能的最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型對(duì)所述用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)處理得到所述用戶信息的多個(gè)待選方案，其中，所述待選方案具有不同的數(shù)值，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，所述knn模型是利用大量具有所述用戶信息的樣本訓(xùn)練得到。

將用戶的用戶信息送入對(duì)應(yīng)的knn模型中就可以得到用戶信息對(duì)應(yīng)待選方案，每個(gè)待選方案可以代表一個(gè)開(kāi)展業(yè)務(wù)的方案。

s205、確定所述多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的所述數(shù)值。

通過(guò)待選方案可以獲得這個(gè)開(kāi)展業(yè)務(wù)的方案的具體內(nèi)容，例如可以是具體用到的比例值，不同的待選方案對(duì)應(yīng)不同比例值的方案，具體不做限定。

s206、利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

根據(jù)knn模型得到的待選方案可以有多個(gè)，對(duì)待選方案進(jìn)行對(duì)應(yīng)數(shù)值的獲取也可有多個(gè)，在使用時(shí)可以選擇數(shù)值中的一個(gè)來(lái)確定業(yè)務(wù)參數(shù)，可以將這一數(shù)值和預(yù)設(shè)的系數(shù)進(jìn)行相乘得到業(yè)務(wù)參數(shù)，例如，當(dāng)進(jìn)行催款時(shí)，這個(gè)數(shù)值可以為總欠款的比例值，如總欠款的70％，這個(gè)數(shù)值就對(duì)應(yīng)為70％。

s207、當(dāng)所述業(yè)務(wù)參數(shù)至少為兩個(gè)時(shí)，對(duì)所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，并按照優(yōu)先級(jí)利用所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)的操作。

業(yè)務(wù)參數(shù)至少為兩個(gè)時(shí)，對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)參數(shù)有高有低，可以將業(yè)務(wù)參數(shù)的 高低進(jìn)行排序，讓業(yè)務(wù)參數(shù)高的優(yōu)先進(jìn)行，業(yè)務(wù)參數(shù)低的排后，例如，在進(jìn)行催款時(shí)，將還款比例高的業(yè)務(wù)參數(shù)優(yōu)先進(jìn)行，從高到低的順序依次進(jìn)行試探。

對(duì)于大量具有同樣用戶信息的人進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可以得到這個(gè)這一類(lèi)人中對(duì)還款方案的接受程度，例如k為500人的knn模型中有80％的人可以接收還款70％的方案，有10％的人可以接收還款90％的還款方案，有19％的人可以接收還款80％的方案，僅僅有1％的人能接受全額還款的方案，這時(shí)候?qū)τ谖磥?lái)一個(gè)屬于該類(lèi)型的被催款人就可以采用接受概率比較大的還款70的方案進(jìn)行催款，提高催款效率，保障催款人的合法利益。

在上面的實(shí)施例中，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，這里的業(yè)務(wù)總量可以為總欠款，利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值與所述業(yè)務(wù)總量確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)，具體可以是利用還款的比例和總欠款的乘積作為催收時(shí)使用的業(yè)務(wù)參數(shù)。

結(jié)合圖3所示，上文中介紹了業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法，對(duì)應(yīng)地，本發(fā)明還提供了業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置的一種實(shí)施例，所述裝置包括：

第一獲取單元301，用于獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息；

處理單元302，用于利用具有數(shù)據(jù)分類(lèi)功能的最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型對(duì)所述用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)處理得到所述用戶信息的多個(gè)待選方案，其中，所述待選方案具有不同的數(shù)值，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，所述knn模型是利用大量具有所述用戶信息的樣本訓(xùn)練得到；

第一確定單元303，用于確定所述多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值；

第二確定單元304，用于利用多個(gè)所述數(shù)值中至少一個(gè)參與確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

可選地，所述裝置還包括：

建立單元305，用于建立用戶數(shù)據(jù)與knn模型的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使得根據(jù)不用的用戶數(shù)據(jù)獲取不同的knn模型。

可選地，所述裝置還包括：

第二獲取單元306，用于利用所述對(duì)應(yīng)關(guān)系獲取與所述用戶信息對(duì)應(yīng)的 knn模型。

可選地，所述裝置還包括：

執(zhí)行單元307，用于當(dāng)所述業(yè)務(wù)參數(shù)至少為兩個(gè)時(shí)，對(duì)所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，并按照優(yōu)先級(jí)利用所述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)的操作。

可選地，所述數(shù)值為占用業(yè)務(wù)總量的比例，所述第二確定單元304還用于：

利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值與所述業(yè)務(wù)總量確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

本發(fā)明提供的業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置，通過(guò)對(duì)大量具有用戶信息的樣本進(jìn)行訓(xùn)練得到knn模型，利用knn模型對(duì)用戶的用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)，進(jìn)行歸類(lèi)后可以得到該用戶的多個(gè)待選方案，確定多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值，利用多個(gè)數(shù)值中至少一個(gè)參與確定業(yè)務(wù)參數(shù)，這樣通過(guò)利用knn模型和用戶信息對(duì)用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)參數(shù)的獲取，操作更科學(xué)，處理過(guò)程準(zhǔn)確，保證了使用者的最大利益，提升使用者的滿意度。例如，在進(jìn)行賬款催收時(shí)，利用被催收人的用戶信息可以得到被催收人能夠接受的業(yè)務(wù)參數(shù)對(duì)應(yīng)的還款比例，使得在賬款催收過(guò)程中保障催收人的最大利益。

結(jié)合圖4所示，圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置40的結(jié)構(gòu)示意圖。所述業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置40包括處理器410、存儲(chǔ)器450和輸入/輸出i/o設(shè)備430，存儲(chǔ)器450可以包括只讀存儲(chǔ)器和隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，并向處理器410提供操作指令和數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器450的一部分還可以包括非易失性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(nvram)。

在一些實(shí)施方式中，存儲(chǔ)器450存儲(chǔ)了如下的元素，可執(zhí)行模塊或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者他們的子集，或者他們的擴(kuò)展集:

在本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)調(diào)用存儲(chǔ)器450存儲(chǔ)的操作指令(該操作指令可存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)中)，

獲取待確定業(yè)務(wù)參數(shù)的用戶的用戶信息；

利用具有數(shù)據(jù)分類(lèi)功能的最鄰近結(jié)點(diǎn)knn模型對(duì)所述用戶信息進(jìn)行歸類(lèi)處理，得到所述用戶信息的多個(gè)待選方案，其中，所述待選方案用于標(biāo)識(shí)不同比例的方案，所述knn模型是利用大量具有所述用戶信息的樣本訓(xùn)練得到；

確定所述多個(gè)待選方案中每個(gè)待選方案對(duì)應(yīng)的數(shù)值；

利用多個(gè)所述數(shù)值中的至少一個(gè)數(shù)值確定所述業(yè)務(wù)參數(shù)。

本發(fā)明實(shí)施例提供的業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置40可以根據(jù)用戶的應(yīng)用頭像進(jìn)行業(yè)務(wù)參數(shù)的確定，從而提高了業(yè)務(wù)參數(shù)確定的廣泛度和業(yè)務(wù)推廣的廣泛度。例如：現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法評(píng)估絕大多數(shù)人的可信度，而本申請(qǐng)所提供的方案可以用戶的應(yīng)用頭像進(jìn)行可信度的評(píng)估，得到用戶的信用評(píng)分，從而提高了用戶信用評(píng)分的廣泛度。

處理器410控制業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置40的操作，處理器410還可以稱為cpu(centralprocessingunit，中央處理單元)。存儲(chǔ)器450可以包括只讀存儲(chǔ)器和隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，并向處理器410提供指令和數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)器450的一部分還可以包括非易失性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(nvram)。的應(yīng)用中業(yè)務(wù)參數(shù)獲取裝置40的各個(gè)組件通過(guò)總線系統(tǒng)420耦合在一起，其中總線系統(tǒng)420除包括數(shù)據(jù)總線之外，還可以包括電源總線、控制總線和狀態(tài)信號(hào)總線等。但是為了清楚說(shuō)明起見(jiàn)，在圖中將各種總線都標(biāo)為總線系統(tǒng)420。

上述本發(fā)明實(shí)施例揭示的方法可以應(yīng)用于處理器410中，或者由處理器410實(shí)現(xiàn)。處理器410可能是一種集成電路芯片，具有信號(hào)的處理能力。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，上述方法的各步驟可以通過(guò)處理器410中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。上述的處理器410可以是通用處理器、數(shù)字信號(hào)處理器(dsp)、專(zhuān)用集成電路(asic)、現(xiàn)成可編程門(mén)陣列(fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門(mén)或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件?？梢詫?shí)現(xiàn)或者執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例中的公開(kāi)的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規(guī)的處理器等。結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例所公開(kāi)的方法的步驟可以直接體現(xiàn)為硬件譯碼處理器執(zhí)行完成，或者用譯碼處理器中的硬件及軟件模塊組合執(zhí)行完成。軟件模塊可以位于隨機(jī)存儲(chǔ)器，閃存、只讀存儲(chǔ)器，可編程只讀存儲(chǔ)器或者電可擦寫(xiě)可編程存儲(chǔ)器、寄存器等本領(lǐng)域成熟的存儲(chǔ)介質(zhì)中。該存儲(chǔ)介質(zhì)位于存儲(chǔ)器450，處理器410讀取存儲(chǔ)器450中的信息，結(jié)合其硬件完成上述方法的步驟。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，上述描述的系統(tǒng)，裝置和單元的具體工作過(guò)程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng) 過(guò)程，在此不再贅述。

在本申請(qǐng)所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)，裝置和方法，可以通過(guò)其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過(guò)一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述作為分離部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實(shí)施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，該程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，存儲(chǔ)介質(zhì)可以包括：只讀存儲(chǔ)器(rom，readonlymemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(ram，randomaccessmemory)、磁盤(pán)或光盤(pán)等。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分步驟是可以通過(guò)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤(pán)或光盤(pán)等。

以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種業(yè)務(wù)參數(shù)獲取方法及裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。