【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據管理領域，尤其涉及一種虛擬數據向量化管理方法、裝置、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著數字化技術的發展，尤其是在大數據和人工智能技術的應用下，虛擬數據的獲取與處理成為了許多行業中不可或缺的組成部分。在金融、保險、資產管理等領域，虛擬數據的生成和應用尤為重要，能夠幫助企業精準地進行客戶畫像、資產評估和權益管理等多項業務操作。
2、現有的虛擬數據向量化管理方法存在不同虛擬數據之間的轉換需要一個固定的映射表，轉換關系復雜，且對于不同虛擬數據之間的轉換需要根據映射表進行一一比對，從而造成虛擬數據轉換效率低，限制用戶的選擇以及靈活性登的問題。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供一種虛擬數據向量化管理方法，旨在解決現有的虛擬數據向量化管理方法存在不同虛擬數據之間的轉換需要一個固定的映射表，轉換關系復雜，且對于不同虛擬數據之間的轉換需要根據映射表進行一一比對，從而造成虛擬數據轉換效率低，限制用戶的選擇以及靈活性登的問題。
2、第一方面，本專利技術實施例提供一種虛擬數據向量化管理方法，所述方法包括：
3、獲取目標用戶的虛擬數據，所述虛擬數據包括資產數據和權益數據；
4、對所述資產數據和權益數據進行特征向量化處理，得到資產特征向量以及權益特征向量；
5、對所述資產特征向量以及權益特征向量進行相似度計算，得到目標資產特征向量以及對應的目標權益特征向量；
6、基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目
7、基于所述轉化值，對所述目標資產數據和所述目標權益數據進行價值轉換。
8、可選的，所述獲取目標用戶的虛擬數據，包括：
9、對所述資產數據進行元數據和描述信息提取，得到第一元數據以及第一描述信息；
10、對所述權益數據進行元數據和描述信息提取，得到第二元數據以及第二描述信息；
11、將所述第一元數據以及第二元數據存儲至關系型數據庫中，所述關系型數據庫用于存儲虛擬數據的基礎信息；
12、將所述第一描述信息以及第二描述信息存儲至向量數據庫中，所述向量數據庫用于存儲虛擬數據的特征信息。
13、可選的，所述對所述資產數據和權益數據進行特征向量化處理，得到資產特征向量以及權益特征向量，包括：
14、對所述第一元數據以及第二元數據中，至少一個維度數據進行歸一化處理，得到至少一個資產特征向量以及權益特征向量中的元數據特征向量；
15、通過預設大語言模型對所述第一描述信息以及第二描述信息進行處理，得到至少一個資產特征向量以及權益特征向量中的描述信息特征向量。
16、可選的，所述對所述資產特征向量以及權益特征向量進行相似度計算，得到目標資產特征向量以及對應的目標權益特征向量，包括：
17、基于用戶需求，確定進行轉換的目標特征向量組合，所述目標特征向量組合包括資產特征向量與權益特征向量、資產特征向量與資產特征向量、權益特征向量與權益特征向量三種組合；
18、通過余弦相似度算法，對選擇進行轉換的目標特征向量組合中，用戶的所述資產特征向量以及所述權益特征向量對應的第一元數據和第二元數據進行相似度計算，得到對應的元數據相似度；
19、通過預設相似度算法，對選擇進行轉換的目標特征向量組合中，用戶的所述資產特征向量與所述權益特征向量對應的第一描述信息以及第二描述信息進行相似度計算，得到對應的描述信息相似度；
20、基于所述元數據相似度以及描述信息相似度，確定目標資產特征向量以及對應的目標權益特征向量。
21、可選的，所述基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的轉化值之前，所述方法還包括：
22、確定所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的相似度；
23、基于所述相似度與預設相似度閾值進行比對，確定所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間是否存在轉化關系；
24、若所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的相似度大于所述預設相似度閾值，則確定所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間允許進行轉化，并計算對應的轉化值；
25、若所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的相似度小于或等于所述預設相似度閾值，則確定所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間不允許進行轉化，對應不進行轉化值的計算。
26、可選的，所述基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的轉化值，包括：
27、基于預設轉化策略以及用戶需求，確定所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量的轉化場景；
28、基于所述轉化場景，確定所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量的轉化權重；
29、根據所述轉化權重對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及所述目標權益特征向量之間的轉化值。
30、可選的，所述基于所述轉化值，對所述目標資產數據和所述目標權益數據進行價值轉換，包括：
31、根據所述轉化值，將所述目標資產數據和所述目標權益數據對應的單位價值進行換算，得到對應虛擬數據的轉化單位價值；
32、基于所述轉化單位價值，對所述虛擬數據的單位價值進行轉化，得到所述目標資產數據和所述目標權益數據對應的目標價值。
33、第二方面，本專利技術實施例還提供了一種虛擬數據向量化管理裝置，所述虛擬數據向量化管理裝置包括：
34、第一獲取模塊，用于獲取目標用戶的虛擬數據，所述虛擬數據包括資產數據和權益數據；
35、第一處理模塊，用于對所述資產數據和權益數據進行特征向量化處理，得到資產特征向量以及權益特征向量；
36、第一計算模塊，用于對所述資產特征向量以及權益特征向量進行相似度計算，得到目標資產特征向量以及對應的目標權益特征向量；
37、第二計算模塊，用于基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的轉化值；
38、第一轉換模塊，用于基于所述轉化值，對所述目標資產數據和所述目標權益數據進行價值轉換。
39、第三方面，本專利技術實施例提供一種電子設備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現本專利技術實施例提供的虛擬數據向量化管理方法中的步驟。
40、第四方面，本專利技術實施例提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現專利技術實施例提供的虛擬數據向量本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種虛擬數據向量化管理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標用戶的虛擬數據，包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述資產數據和權益數據進行特征向量化處理，得到資產特征向量以及權益特征向量，包括：
4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述資產特征向量以及權益特征向量進行相似度計算，得到目標資產特征向量以及對應的目標權益特征向量，包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的轉化值之前，所述方法還包括：
6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的轉化值，包括：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述轉化值，對所述目標資產數據和所述目標權益數據進行價值轉換，包括：
8
9.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7中任一項所述的虛擬數據向量化管理方法中的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的虛擬數據向量化管理方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種虛擬數據向量化管理方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標用戶的虛擬數據，包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述資產數據和權益數據進行特征向量化處理，得到資產特征向量以及權益特征向量，包括：
4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述資產特征向量以及權益特征向量進行相似度計算，得到目標資產特征向量以及對應的目標權益特征向量，包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預設轉化策略，對所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量進行轉化計算，得到所述目標資產特征向量以及目標權益特征向量之間的轉化值之前，所述方法還包括：
6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于預設轉化策略，對所述目標...
【專利技術屬性】
技術研發人員：管融之，侯雙陽，鐘晶珉，
申請(專利權)人：卓望數碼技術深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：
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