摘要
本公开提供了一种数据处理模型的训练方法及装置,应用于数据处理领域,方法包括:获取交易记录,交易记录包括交易账号,交易账号携带类别标签;构建第一交易网络确定第一嵌入矩阵;基于预设规则生成第二嵌入矩阵;基于统计指标和初始自编码器生成第一统计矩阵;根据第二嵌入矩阵和第一统计矩阵确定第一误差;根据第一嵌入矩阵和第一统计矩阵对初始多层神经网络模型进行训练,得到交易账号的预测结果;根据预测结果和类别标签确定第二误差;根据第一误差和第二误差调整初始多层神经网络模型和初始自编码器的参数得到目标多层神经网络模型和目标自编码器。应用本方法,可以达到使用较少的样本数据,达到更好的模型训练的效果。