任务运行时长预测模型训练方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品

本申请涉及一种任务运行时长预测模型训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。可用于金融科技领域或其他相关领域，方法包括：获取多个历史任务的任务特征数据，以及对应的实际运行时长；对任务特征数据进行聚类处理，获取各历史任务对应的任务类别，利用任务类别以及与时间特征存在关联关系的任务特征数据，构造各历史任务对应的训练特征数据；将训练特征数据输入待训练的任务运行时长预测模型，提取各训练特征数据对应的时间特征数据，并利用时间特征数据，得到各历史任务的预测运行时长；根据预测运行时长与实际运行时长之间的差异，训练任务运行时长预测模型。采用本方法能够提高运行时长的预测精准度。