CN119415675A 一种用户属性数据确定方法、装置、设备、系统、介质及产品 （中国建设银行股份有限公司）

像验证结果；根据申报项目对应的项目审核模景验证结果；根据画像验证结果和场景验证结2获取目标用户上传的申报项目的项目证明材料；所述项目证明材根据所述申报项目对应的项目关键词和待验证项，对所述文本证明材料进行文本验采用所述用户画像图片对各所述项目活动图片进行用户画像验证，得到画像验证结根据所述申报项目对应的项目审核模型，对各所述项目活动图片进行活动场景验证，若所述文本验证结果和所述图片验证结果均为验证通过，则获取确定所述申报项目对应的申报项目信用属性数据，并根据所根据所述申报项目对应的项目关键词，对所述文本证明材料中的根据所述申报项目对应的待验证项，对所述文本证明材料中的3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述申报项目对应的项目关键将各所述描述关键词与所述项目关键词进行一致性比较，确定满根据所述第一目标关键词的第一关键词数量和所若所述第一关键词占比不满足预设的占比判断条件，则将其他述描述关键词中除所述第一目标关键词之外的描述关根据所述第二目标关键词的第二关键词数量和所根据所述第二关键词占比，对所述文本证明材料中的根据所述申报项目对应的待验证项，对所述身份证明信息中的3根据所述待验证项对应的数据类型，对所述身份证明项对应的证根据所述项目所需图片数量，对所述项目活动图片进行图片数若所述图片数量验证结果为验证通过，则执行所述采用所述用户画像图对所述项目活动图片进行人像识别，得到所述项目活动图片对应的至少将各所述人像区域图像与所述用户画像图片中的用户画像图像进行图像相似度比较，得到所述项目活动图片中的各所述人像区域图像分别对应的相似度根据所述项目活动图片中的各所述人像区域图像分别对应的相获取所述申报项目在历史时间周期下，不同活动场景和不同拍摄采用所述正样本数据和所述负样本数据对预先构建的网络模型进行模获取活动项目信用属性数据关系表；所述活动项目信用属性数据根据所述活动项目信用属性数据关系表，确定所述申报项目对根据所述目标用户的当前信用属性数据和所述申根据所述历史项目申报量，对所述活动项目信用属性数据关系表中4动项目信用属性数据关系表中的各活动项目对应的活动项目信用属性数据进行更新，包根据所述历史项目申报量，对各所述活动项目进行项目排序，得到根据各所述属性数据调整幅度，对各所述活动项目对应的活动项在所述申报项目的项目公示周期内，若接收到相关用户发起将所述反对证明信息发送至信息验证平台进行信息验证，得到所述若所述信息验证结果为反对证明有效，则基于预设的信用属性证明材料获取模块，用于获取目标用户上传的申报项目的项目证明材料文本验证模块，用于根据所述申报项目对应的项目关键词和画像验证模块，用于采用所述用户画像图片对各所述项目活动图片进行用户画像验场景验证模块，用于根据所述申报项目对应的项目审核模型，当前信用分确定模块，用于若所述文本验证结果和所述图片验证结果均为验证通过，执行时实现如权利要求1_11中任一所述的用户5执行时实现如权利要求1_11中任一所述的用户67[0020]目标信用数据确定模块，用于确定所述申报项目对应的算机程序在被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的用8[0034]下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本发明的技术方案如何解决上述[0037]图1为本发明实施例提供的用户属性数据确定方法的流程图一，本实施例可适用于对用户申报的活动项目进行项目材料自动化审核及对用户的信用属性数据进行自动化9项目关键词即为用户申报的活动项目对应的活动关键具体可以是确定用户上传的文本证明材料的文本格式，并将文本格式与标准格式进行对[0057]活动审核模型可以由相关技术人员基于历史周期下的相应活动项目的历史图片行预先训练得到。[0061]需要说明的是，本实施中S130_S150与S120之间的执行顺序可以为S130_S150与[0069]图2为本发明实施例提供的用户属性数据确定方法的流程图二。本发明实施例在以及历史周期下用户所提交的历史项目描述信息，生成不同活动项目对应的活动关键词。[0076]基于频率的关键词提取方式可以为确定TF_IDF(TermFrequency_InverseDocumentFrequency，词频__逆文档频率)值提取关键词的方式，或者词频(TermFrequency)统计方式。基于统计或机器学习的方式例如可以为基于图的排序算法[0077]基于深度学习的方式例如可以为使用预训练的词嵌入模型，例如，可以为GloVe(globallogbilinearregressionmodel，全局对数双线性回归模型)模型或Word2Vec[0083]步骤a3、根据第一目标关键词的第一关键词数量和描述关键词的描述关键词数述关键词中除第一目标关键词之外的描述关[0087]其中，占比判断条件可以由相关技术人员根据实际经验值或实验值进行预先设换字符等。或者，基于词汇和语法的相似度计算方式还可以是Jaccard相似度(Jaccard[0093]其中，基于语义或语境的相似度计算方式可以是语义相似度评估(Semantic[0096]步骤a5、根据第二目标关键词的第二关键词数量和描述关键词的描述关键词数[0101]上述技术方案通过将对项目描述信息进行关键词提取得到的各描述关键词与项两个判断过程采用递进式进行，使得在关键词高度匹配一致场景下能够快速得到验证结明项对应的证明文本的第二数据类型，确定第一数据类型与第二数据类型是否为相同类类型一致性和验证项完整性两个维度进行分别验证，提高了对身份证明信息的验证准确[0120]需要说明的是，本实施中S220_S240与S250_S270之间的执行顺序可以为S220_S240与S250_S270同时执行；也可以是先执行S220_S240，再执行S250_S270，或者先执行[0122]图3为本发明实施例提供的用户属性数据确定方法的流程图三。本发明实施例在[0133]在一个可选实施例中，采用用户画像图片对各项目活动[0136]其中，人像识别模型可以为VGG(VisualGeometryGroup，视觉几何组)模型、PSNR)比较方法，该方法通过计算两幅图像之间的均方误差来量化它们之间的相似性。或者，还可以是深度学习特征比较方法，如VGG模型或GAN(GenerativeAdversarial定各种图像相似度比较方式下，各人像区域图像与用户画像图像之间的相似度比较结果，m和图像n之间相似度为85方式C确定得到的结果为图像m和图像n之间相似度为40方式D确定得到的结果为图像m和图像n之间相似度为55方式E确定得到的结果为图像m和[0148]上述技术方案通过将各人像区域图像与用户画像图片中的用户画像图像进行图其他活动项目对应的历史项目活动图片作为[0165]图4为本发明实施例提供的用户属性数据确定方法的流程图四。本发明实施例在[0181]S490、根据目标用户的当前信用属性数据和申报项目的数据调整幅度可以设置为5活动项目D的属性数据调整幅度可以设置为7活动项目E则调整更新后的活动项目A的活动项目信用分值为3.15分，具体可以是在原始分值基在其他相关活动参与用户对目标用户所拥有的目标信用属性数据表示质疑或反对的情况，[0214]上述技术方案提出了一种对不规范的目标用户的目标信用属性数据进行得分扣[0218]其中，证明材料获取模块501，用于获取目标用户上传的申报项目的项目证明材[0220]画像验证模块503，用于采用所述用户画像图片对各所述项目活动图片进行用户[0223]当前信用分确定模块506，用于若所述文本验证结果和所述图片验证结果均为验[0224]目标信用数据确定模块507，用于确定所述申报项目对应的申报项目信用属性数[0231]关键词提取子单元，用于对所述文本证明材料中的项目描述信息进行关键词提[0232]一致性比较子单元，用于将各所述描述关键词与所述项目关键词进行一致性比性数据关系表中包括至少一个活动项目对应的活动项目信据关系表中的各活动项目对应的活动项目信用属[0265]本发明实施例所提供的用户属性数据确定装置可执行本发明任意实施例所提供[0266]图6示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备60的结构示意图。电子设备至少一个处理器执行的计算机程序，处理器61可以根据存储在只读存储器(ROM)62中的计算机程序或者从存储单元68加载到随机访问存储器(RAM)63中的计算机程序，来执行各种如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设[0269]处理器61可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器61机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器[0272]用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端_服务器关系的计算被处理器执行时实现如本发明任一实施例所提供的用户属性写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向