本申请涉及计算机，特别是涉及一种资源转移行为数据预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
1、随着计算机技术的发展，越来越多的公司利用计算机技术实现日常业务的处理，例如实现产品申请请求的审批、审批完成资源转移行为数据的预测等。
2、相关技术中，资源转移行为数据的预测，一般采用已完成的资源转移行为数据对后续的资源转移行为数据进行预测，而已完成的资源转移行为数据存在数据量不充足等缺陷，因此，相关技术中资源转移行为数据的预测方法存在预测不准确的情况。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升数据准确性的资源转移行为数据预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种资源转移行为数据预测方法，包括：
3、获取资源转移行为数据预测请求，资源转移行为数据预测请求中携带有用户标识和产品标识；
4、根据用户标识和产品标识获取第一资源转移历史行为数据；
5、根据用户标识获取第二资源转移历史行为数据，第二资源转移历史行为数据为计算用户标识对应的用户的征信数据时所用数据；
6、根据第一资源转移历史行为数据和第二资源转移历史行为数据，生成样本数据；
7、利用样本数据对神经网络模型训练，得到资源转移行为数据预测模型；
8、将目标预测时间和用户标识输入至资源转移行为数据预测模型中，得到资源转移行为数据预测模型输出的资源转移行为数据预测结果。
9、在一个实施例中，根据第一资源转移历史行为数据和第二资源转移历史行为数据，生成样本数据，资源转移行为数据预测方法还包括：获取第一资源转移历史行为数据的第一起始时间和第一结束时间，根据第一起始时间和第一结束时间确定时间间隔数据；当时间间隔数据小于预设时间间隔时，根据预设时间间隔和第一结束时间确定第二起始时间；根据第一起始时间和第二起始时间，从第二资源转移历史行为数据中获取第一资源转移补充行为数据；根据第一资源转移历史行为数据和第一资源转移补充行为数据，生成样本数据。
10、在其中一个实施例中，在根据第一资源转移历史行为数据和第一资源转移补充行为数据，生成样本数据之后，资源转移行为数据预测方法还包括：在第一资源转移历史行为数据中存在缺失的情况下，获取数据缺失处对应的第一时间信息；根据第一时间信息从第二资源转移历史行为数据中获取第二资源转移补充行为数据；根据第二资源转移补充行为数据，更新样本数据。
11、在其中一个实施例中，根据用户标识获取第二资源转移历史行为数据，包括：根据用户标识获取计算用户征信数据时所用的初始征信行为数据；获取第一资源转移历史行为数据包括的参数分类标识；从初始征信行为数据中获取与参数分类标识对应的待处理征信行为数据；按待处理征信行为数据对应的第二时间信息，排序待处理征信行为数据，生成第二资源转移历史行为数据。
12、在其中一个实施例中，根据用户标识和产品标识获取第一资源转移历史行为数据之后，资源转移行为数据预测方法还包括：获取产品标识对应产品的第三时间信息；第三时间信息用于表征产品的有效期限；根据用户标识获取在第三时间信息内的资源产品申请请求数据，资源产品申请请求数据包括资源产品申请请求数量和资源产品申请请求通过数量；根据资源产品申请请求数量和资源产品申请请求通过数量生成第三资源转移历史行为数据；根据第一资源转移历史行为数据和第二资源转移历史行为数据，生成样本数据，包括：根据第一资源转移历史行为数据、第二资源转移历史行为数据和第三资源转移历史行为数据，生成样本数据。
13、在一个可选地实施例中，生成样本数据之后，资源转移行为数据预测方法还包括：获取样本数据中包括的已完成资源转移的行为数据以及与已完成资源转移的行为数据对应的第四时间信息，和未完成资源转移的行为数据以及与未完成资源转移的行为数据对应的第五时间信息；根据已完成资源转移的行为数据以及与已完成资源转移的行为数据对应的第四时间信息生成正样本数据，根据未完成资源转移的行为数据以及与未完成资源转移的行为数据对应的第五时间信息生成负样本数据；利用样本数据对神经网络模型训练，得到资源转移行为数据预测模型，包括：根据正样本数据和负样本数据对神经网络模型训练，得到资源转移行为数据预测模型。
14、第二方面，本申请还提供了一种资源转移行为数据预测装置，包括：
15、预测请求获取模块，用于获取资源转移行为数据预测请求，资源转移行为数据预测请求中携带有用户标识和产品标识；
16、第一数据获取模块，根据用户标识和产品标识获取第一资源转移历史行为数据；
17、第二数据获取模块，根据用户标识获取第二资源转移历史行为数据，第二资源转移历史行为数据为计算用户标识对应的用户的征信数据时所用数据；
18、样本数据生成模块，用于根据第一资源转移历史行为数据和第二资源转移历史行为数据，生成样本数据；
19、模型生成模块，用于利用样本数据对神经网络模型训练，得到资源转移行为数据预测模型；
20、结果获取模块，用于将目标预测时间和用户标识输入至资源转移行为数据预测模型中，得到资源转移行为数据预测模型输出的资源转移行为数据预测结果。
21、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
22、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
23、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
24、上述资源转移行为数据预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，根据第一资源转移历史行为数据和第二资源转移历史行为数据进行样本数据的生成，扩充样本数据，从而提升资源转移行为数据预测模型的准确性，进而提升资源转移行为数据预测结果的准确性。
1.一种资源转移行为数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一资源转移历史行为数据和所述第二资源转移历史行为数据，生成样本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一资源转移历史行为数据和所述第一资源转移补充行为数据，生成所述样本数据之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户标识获取第二资源转移历史行为数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户标识和所述产品标识获取第一资源转移历史行为数据之后，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述生成所述样本数据之后，所述方法还包括：
7.一种资源转移行为数据预测装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
