[发明专利]一种利用大数据进行信用评估的方法

权利要求书

1.一种利用大数据进行信用评估的方法，其特征在于：

步骤1：存储征信原始数据；

步骤2：按照征信对象对原始数据进行筛选，将原始数据划分成不同的维度，计算用于表达征信对象在对应维度的好坏分值；

步骤3：将步骤2获得的数据进行存储；

步骤4：利用已知样本对应各维度的计算结果进行机器学习，得到各维度的权重分配，进而计算获得各征信对象的最终分值，并进行数据存储。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

步骤2中，原始征信数据具有三个维度，

第一维度是消费力维度，根据用户对应的通信消费账单、套餐、和终端类型数据得出用户的消费能力维度分值；

第二维度是行为爱好维度，根据用户的手机APP种类和PV时间分布数据得出行为爱好维度分值；

第三维度是位置维度，根据用户在某坐标点上的出现频率、驻留时间长度数据进行计算，得出位置维度分值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤1中，采用Hadoop服务器集群的HDFS文件系统存储征信原始数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤2中，利用Hadoop集群的Yarn框架运行MapReduce，在Mapper中将原始数据按照征信对象进行初步筛选，在Reducer中汇总征信对象的各维度的数据，计算出用于表达征信对象在对应维度的好坏分值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：步骤3、步骤4中，存储数据采用可支持随机访问的HBase存储。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：访问征信分值数据时，可利用MapReduce批量导出HBase中存储的征信分值数据，写入CSV格式的文件；或者实时访问HBase中的指定征信对象的征信分值数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：步骤2中，原始征信数据划分还具有第四维度，第四维度是扩展数据维度。