[发明专利]基于用户APP独热编码的风险评估方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于用户APP独热编码的风险评估方法，用于评估用户的金融风险，其特征在于，包括：

获取与用户关联的移动终端的APP安装列表信息，所述用户包括历史用户和新用户；

获取多个APP的用户覆盖度；所述APP的用户覆盖度是特定区域范围内安装了该APP用户的人数；

按照所述APP的用户覆盖度由大到小的顺序对所述多个APP排序形成序列；

选取所述序列中排名在前预设数量的APP作为APP集合中的APP；

根据所述APP安装列表信息进行独热编码，获得与用户关联的独热编码特征，包括：将用户的APP安装列表与所述APP集合比较，当APP集合中的某个APP与APP安装列表中的APP匹配成功时，将该APP转换为第一独热编码特征；当APP集合中的某个APP与APP安装列表中的APP匹配失败时，将该APP转换为第二独热编码特征；独热编码特征的维度与APP集合中的APP数量相同；

建立机器学习模型，使用历史用户的独热编码特征及其金融表现数据训练该机器学习模型；

将新用户的独热编码特征输入训练好的机器学习模型，计算该新用户的风险评分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述APP安装列表信息进行独热编码，获得与用户关联的独热编码特征，进一步包括：

根据所述APP安装列表信息获得APP安装数量，根据APP安装数量是否超过预定值进行独热编码，将此独热编码与上述独热编码特征进行拼接形成新的独热编码特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述APP安装列表信息进行独热编码，获得与用户关联的独热编码特征，进一步包括：

根据所述APP安装列表信息获得特定类型的APP安装数量，根据该特定类型的APP安装数量是否超过预定值进行独热编码，将此独热编码与上述独热编码特征进行拼接形成新的独热编码特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特定类型为多个，由此产生多个独热编码特征。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特定类型包括以下的任意一种：金融类、贷款类、理财类、社交类、游戏类、工作类。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习模型是极端梯度提升模型。

7.一种基于用户APP独热编码的风险评估装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取与用户关联的移动终端的APP安装列表信息，所述用户包括历史用户和新用户；

信息编码模块，用于根据所述APP安装列表信息进行独热编码，获得与用户关联的独热编码特征；

模型训练模块，用于建立机器学习模型，使用历史用户的独热编码特征及其金融表现数据训练该机器学习模型；

特征训练模块，将新用户的独热编码特征输入训练好的机器学习模型，计算该新用户的风险评分；

其中：所述信息编码模块进一步包括：

覆盖度获取单元，用于获取多个APP的用户覆盖度；所述APP的用户覆盖度是特定区域范围内安装了该APP用户的人数；

排序单元，用于按照所述APP的用户覆盖度由大到小的顺序对所述多个APP排序形成序列；

筛选单元，用于选取所述序列中排名在前预设数量的APP作为APP集合中的APP；

比较单元，用于根据所述APP安装列表信息进行独热编码，获得与用户关联的独热编码特征，包括：将用户的APP安装列表与所述APP集合比较，当APP集合中的某个APP与APP安装列表中的APP匹配成功时，将该APP转换为第一独热编码特征；当APP集合中的某个APP与APP安装列表中的APP匹配失败时，将该APP转换为第二独热编码特征；独热编码特征的维度与APP集合中的APP数量相同。