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摘要：本发明公开了一种预估模型训练方法、数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标时间段内发生的交易行为样本；根据拦截行为数据构建分箱区间，将拦截行为数据映射到分箱区间得到拦截行为序列；对拦截行为序列进行局部特征提取，得到第一时序特征，对拦截行为序列进行全局特征提取，得到第二时序特征；根据第一时序特征、第二时序特征以及交易行为样本构建训练特征；根据身份信息以及对于拦截行为的投诉信息，确定训练特征的训练标签，根据训练特征和训练标签完成预估模型的构建，以对风险控制策略进行优化，提高风险控制的准确性，降低交易主体或交易内容被错封的概率，可广泛应用于云计算、车联网等与互联网技术相关的其他技术领域。
主权项：1.一种预估模型训练方法，其特征在于，包括：获取目标时间段内发生的交易行为样本，其中，所述交易行为样本包括对交易发起方的拦截行为数据；所述拦截行为数据用于表征交易发起方的被拦截信息以及对拦截行为的投诉信息；根据所述拦截行为数据构建分箱区间，进而将所述交易发起方的拦截行为数据映射到对应的分箱区间，得到拦截行为序列；对所述拦截行为序列进行局部特征提取，得到第一时序特征，并对所述拦截行为序列进行全局特征提取，得到第二时序特征；根据所述第一时序特征、所述第二时序特征以及所述交易行为样本，构建训练特征；根据所述交易发起方的身份信息以及所述交易发起方对于拦截行为的投诉信息，确定所述训练特征的训练标签，进而根据所述训练特征和所述训练标签完成所述预估模型的构建。
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