(19)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 202211026558.8 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 京东科技控股 股份有限公司 地址 100176 北京市北京经济技 术开发区 科创十一 街18号C座2层2 21室 (72)发明人 刘瑞东　张德　黄志翔　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 孟洋 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/215(2019.01) G06N 5/04(2006.01) G06Q 40/02(2012.01)G06Q 40/08(2012.01) G06Q 20/38(2012.01) (54)发明名称 业务数据的处 理方法、 装置和电子设备 (57)摘要 本申请提出一种业务数据的处理方法、 装置 和电子设备。 业务数据的处理方法包括： 获取客 户端在目标业务下的实时业务数据； 对实时业务 数据进行特征提取， 得到客户端的候选实时中间 特征， 并将候选实时中间特征存储至目标存储空 间中； 对目标存储空间中存储的候选实时中间特 征进行筛选， 得到目标实时中间特征； 对目标实 时中间特征进行特征衍生， 得到客户端的实时衍 生特征； 基于候选实时中间特征和/或实时衍生 特征， 对客户端进行分类识别。 由此， 可 实现候选 实时中间特征的实时存储、 读取和特征衍生， 提 高了实时特征计算的可靠性和实时性， 进而可提 升大数据下客户端分类识别的准确性。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115329887 A 2022.11.11 CN 115329887 A 1.一种业 务数据的处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取客户端在目标业 务下的实时业 务数据； 对所述实时业务数据进行特征提取， 得到所述客户端的候选实时中间特征， 并将所述 候选实时中间特 征存储至目标存 储空间中； 对所述目标存储空间中存储的所述候选实时中间特征进行筛选， 得到目标实时中间特 征； 对所述目标实时中间特 征进行特征衍生， 得到所述 客户端的实时衍 生特征； 基于所述 候选实时中间特 征和/或所述实时衍 生特征， 对所述 客户端进行分类识别。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标存储空间中存储的所述候 选实时中间特 征进行筛 选， 得到目标实时中间特 征， 包括： 获取用于特 征筛选的特征标识； 基于所述特征标识， 对所述目标存储空间中存储的所述候选实时中间特征进行筛选， 得到所述目标实时中间特 征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述特征标识基于所述客户端的离线特征 确定。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述候选实时中间特征和/或所 述实时衍 生特征， 对所述 客户端进行分类识别， 包括： 基于所述候选实时中间特征和/或所述实时衍生特征对机器学习模型进行模型推理， 由所述机器学习模型输出 所述客户端的分类识别结果。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取客户端在目标业务下的实时业务 数据， 包括： 采集所述 客户端在所述目标业 务下的业 务数据， 并获取 所述业务数据的采集时间； 获取所述采集时间与当前时间之间的第一差值； 将所述第一差值小于或者 等于设定阈值的业 务数据确定为所述实时业 务数据。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述候选实时中间特 征的生成时间； 获取所述生成时间与当前时间之间的第二差值； 将所述第二差值大于设定 阈值的候选实时中间特征确定为失效特征， 并将所述失效特 征从所述第一存 储空间中删除。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将所述候选实时中间特征存储至目标 存储空间中， 包括： 基于所述客户端的客户端标识和所述候选实时中间特征的特征标识， 确定所述目标存 储空间内所述 候选实时中间特 征对应的存 储位置； 将所述候选实时中间特 征存储至对应的所述存 储位置上。 8.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标实时中间特征进行特征衍 生， 得到所述 客户端的实时衍 生特征， 包括： 获取用于特 征衍生的衍生时间窗口； 基于所述衍生时间窗口， 对多个中间时间窗口的目标实时中间特征进行特征聚合， 得 到所述实时衍 生特征。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115329887 A 29.一种业 务数据的处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取客户端在目标业 务下的实时业 务数据； 存储模块， 用于对所述实时业务数据进行特征提取， 得到所述客户端的候选实时中间 特征， 并将所述 候选实时中间特 征存储至目标存 储空间中； 筛选模块， 用于对所述目标存储空间中存储的所述候选实时中间特征进行筛选， 得到 目标实时中间特 征； 衍生模块， 用于对所述目标实时中间特征进行特征衍生， 得到所述客户端的实时衍生 特征； 分类模块， 用于基于所述候选实时中间特征和/或所述实时衍生特征， 对所述客户端进 行分类识别。 10.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述筛 选模块， 还用于： 获取用于特 征筛选的特征标识； 基于所述特征标识， 对所述目标存储空间中存储的所述候选实时中间特征进行筛选， 得到所述目标实时中间特 征。 11.根据权利要求10所述的装置， 其特征在于， 所述特征标识基于所述客户端的离线特 征确定。 12.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述分类模块， 还用于： 基于所述候选实时中间特征和/或所述实时衍生特征对机器学习模型进行模型推理， 由所述机器学习模型输出 所述客户端的分类识别结果。 13.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述获取模块， 还用于： 采集所述 客户端在所述目标业 务下的业 务数据， 并获取 所述业务数据的采集时间； 获取所述采集时间与当前时间之间的第一差值； 将所述第一差值小于或者 等于设定阈值的业 务数据确定为所述实时业 务数据。 14.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 删除模块， 所述删除模块， 用于： 获取所述候选实时中间特 征的生成时间； 获取所述生成时间与当前时间之间的第二差值； 将所述第二差值大于设定 阈值的候选实时中间特征确定为失效特征， 并将所述失效特 征从所述第一存 储空间中删除。 15.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述存 储模块， 还用于： 基于所述客户端的客户端标识和所述候选实时中间特征的特征标识， 确定所述目标存 储空间内所述 候选实时中间特 征对应的存 储位置； 将所述候选实时中间特 征存储至对应的所述存 储位置上。 16.根据权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述 衍生模块， 还用于： 获取用于特 征衍生的衍生时间窗口； 基于所述衍生时间窗口， 对多个中间时间窗口的目标实时中间特征进行特征聚合， 得 到所述实时衍 生特征。 17.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器 上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述程序时， 实现如权利要求 1‑8任一项所述的业务 数据的处 理方法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115329887 A 3