(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 202210905742.3 (22)申请日 2022.07.29 (71)申请人 京东科技信息技 术有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区科创十一街18号院2号楼6层 601 (72)发明人 常三强　胡成倩　张麒　韩冬　 (74)专利代理 机构 中国贸促会专利商标事务所 有限公司 1 1038 专利代理师 王莉莉 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 资源审批方法、 随机森 林模型的训练方法及 装置 (57)摘要 本公开涉及资源审 批方法、 随机森林模型的 训练方法及装置， 涉及云计算技术领域。 资源审 批方法包括获取用户对资源的使用请求确定用 户对资源的使用请求的多个特征； 针对随机森 林 模型中的每个决策树， 从多个特征中， 选择与该 决策树对应的特征； 根据与每个决策树对应的特 征的值， 预测审批结果， 其中， 审批结果表 示是否 发放用户所请求的资源； 综合每个决策树的审批 结果， 确定是否发放用户所请求的资源。 根据本 公开， 提高了资源审批的效率和准确率。 权利要求书3页 说明书12页 附图6页 CN 115147092 A 2022.10.04 CN 115147092 A 1.一种资源审批方法， 包括： 获取用户对资源的使用请求； 确定用户对资源的使用请求的多个特 征； 针对随机森林模型中的每 个决策树， 从多个特 征中， 选择与该决策树对应的特 征； 根据与每个决策树对应的特征的值， 预测审批结果， 其中， 审批结果表示是否发放用户 所请求的资源； 综合每个决策树的审批结果， 确定是否发放用户所请求的资源。 2.根据权利要求1所述的资源审批方法， 其中， 所述综合每个决策树的审批结果， 确定 是否发放用户所请求的资源， 包括： 根据生成相同的审批结果的决策树的数量占决策树的总数的比例、 和第一预设阈值， 确定是否发放用户所请求的资源。 3.根据权利要求2所述的资源审批方法， 其中， 所述根据生成相同的审批结果的决策树 的数量占决策树的总数的比例、 和第一预设阈值， 确定是否发放用户所请求的资源， 包括： 在生成相同的审批结果的决策树的数量占决策树的总数的比例超过第一预设阈值的 情况下， 根据该审批结果， 确定是否发放用户所请求的资源。 4.根据权利要求3所述的资源审批方法， 其中， 所述根据生成相同的审批结果的决策树 的数量占决策树的总数的比例、 和第一预设阈值， 确定是否发放用户所请求的资源， 包括： 在生成相同的审批结果的决策树的数量占决策树的总数的比例不超过第一预设阈值 的情况下， 根据多个特 征， 确定是否发放用户所请求的资源。 5.根据权利要求1所述的资源审批方法， 其中， 所述用户对资源的使用请求还包括用户 对资源的历史使用请求。 6.根据权利要求1所述的资源审批方法， 其中， 所述用户对资源的使用请求的特征包 括： 用户请求使用的资源的类型、 用户请求使用的资源的规格、 用户请求使用的资源的数 量、 用户的资源使用权限和用户请求使用资源的原因的至少一个。 7.一种随机森林模型的训练方法， 包括： 获取训练集， 其中， 训练集包括用户对资源的使用请求的样本， 样本还包括表示是否发 放用户所请求的资源的标签； 确定用户对资源的使用请求的多个特 征； 针对随机森林模型中的每个决策树， 从多个特征中抽取部分特征， 作为该决策树的候 选特征； 根据每个决策树的候选特 征的值， 以及样本的标签， 训练每 个决策树。 8.根据权利要求7所述的随机森林模型的训练方法， 其中， 所述根据每个决策树的候选 特征的值， 以及样本的标签， 训练每 个决策树， 包括： 将决策树的根节点作为当前节点， 根据训练集， 从候选特征中选择与根节点对应的特 征； 根据与当前节点对应的训练集中样本的与当前节点对应的特征的值， 以及样本的标 签， 确定与当前节点的子节点对应的训练集； 根据与当前节点的子节点对应的训练集中样本的与当前节点对应的特征的值， 以及样 本的标签， 从剩余的候选特 征中选择与当前节点的子节点对应的特 征；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115147092 A 2将当前子节点的子节点作为当前节点， 循环确定与当前节点的子节点对应的训练集、 从剩余的候选特 征中选择与当前节点的子节点对应的特 征的步骤， 直至 达到截止条件。 9.根据权利要求8所述的随机森林模型的训练方法， 其中， 所述当前节点的子节点包括 当前节点的第一子节 点和当前节点的第二子节点， 所述根据与当前节点对应的训练集中样 本的与当前节点对应的特征 的值， 以及样本的标签， 确定与当前节点的子节点对应的训练 集， 包括： 根据与当前节点对应的训练集中样本的与当前节点对应的特征的值， 以及样本的标 签， 从与当前节点对应的特征 的取值范围中选择一个特征 的值， 作为划分与当前节点的第 一子节点对应的训练集和与当前节点的第二子节点对应的训练集的切分点； 根据划分与当前节点的第一子节点对应的训练集和与当前节点的第二子节点对应的 训练集的切分点， 判断将与当前节点对应的训练集中的样本划分到第一子节点的训练集还 是第二子节点的训练集。 10.根据权利要求8所述的随机森林模型的训练方法， 其中， 所述截止条件包括不存在 剩余的候选特征、 与当前节点对应的训练集中样本的数量小于第二预设阈值， 以及与当前 节点对应的训练集的基尼系数小于第三预设阈值的至少一个。 11.根据权利要求7所述的随机森林模型的训练方法， 其中， 所述根据每个决策树的候 选特征的值， 以及样本的标签， 训练每 个决策树， 包括： 针对每个决策树， 从训练集中抽取多个样本， 作为该决策树的训练集； 根据决策树的训练集中样本的与 该决策树对应的候选特征的值、 和表示是否发放用户 所请求的资源的标签， 训练决策树。 12.根据权利要求7所述的随机森林模型的训练方法， 其中， 所述确定用户对资源的使 用请求的多个特 征， 包括： 在用户对资源的使用请求的样本缺失特征的值的情况下， 计算该样本和其他样本在决 策树中经 过节点的路径的相似度； 根据样本和其他样本在决策树中经过节点的路径的相似度， 确定该样本缺失的特征的 值。 13.一种资源审批装置， 包括： 获取模块， 被 配置为获取用户对资源的使用请求； 第一确定模块， 被 配置为确定用户对资源的使用请求的多个特 征； 选择模块， 被配置为针对随机森林模型中的每个决策树， 从多个特征中， 选择与该 决策 树对应的特 征； 预测模块， 被配置为根据与每个决策树对应的特征的值， 预测审批结果， 其中， 审批结 果表示是否发放用户所请求的资源； 第二确定模块， 被配置为综合每个决策树的审批结果， 确定是否发放用户所请求的资 源。 14.一种随机森林模型的训练装置， 包括： 获取模块， 被配置为获取训练集， 其中， 训练集包括用户对资源的使用请求的样本， 样 本还包括表示是否发放用户所请求的资源的标签； 确定模块， 被 配置为确定用户对资源的使用请求的多个特 征；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115147092 A 3