[发明专利]基于LDA模型从交易数据中提取信用变量的方法和装置有效
申请号: | 201610875556.4 | 申请日: | 2016-09-30 |
公开(公告)号: | CN107885754B | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 赵科科;赵星 | 申请(专利权)人: | 创新先进技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/2455 | 分类号: | G06F16/2455;G06F16/28;G06Q30/06;G06Q40/02 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 王剑;林祥 |
地址: | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 本申请提供一种基于LDA模型从交易数据中提取信用变量的方法和装置。该方法包括:获取用户的频数矩阵,频数矩阵的行表示用户,频数矩阵的列表示类目,频数矩阵的任一元素为对应用户在对应类目下的购买频数;将频数矩阵和预设的主题类目数量作为入参输入LDA模型,经过LDA模型计算后得到各主题类目以及用户与各主题类目的关联概率值;将用户与目标主题类目的关联概率值作为用户的信用变量,其中,目标主题类目是根据关联概率值在主题类目中通过计算确定的。本申请基于LDA模型确定出可提升信用变量准确度的潜在目标主题类目,从而基于确定的目标主题类目提取用户的信用变量,以提升信用变量提取的准确度。 | ||
搜索关键词: | 基于 lda 模型 交易 数据 提取 信用 变量 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于LDA模型从交易数据中提取信用变量的方法,其特征在于,所述方法包括:获取用户的频数矩阵,所述频数矩阵的行表示用户,所述频数矩阵的列表示类目,所述频数矩阵的任一元素为对应用户在对应类目下的购买频数;将所述频数矩阵和预设的主题类目数量作为入参输入LDA模型,经过LDA模型计算后得到各主题类目以及所述用户与各主题类目的关联概率值;将所述用户与所述目标主题类目的关联概率值作为所述用户的信用变量,其中,所述目标主题类目是根据所述关联概率值在所述主题类目中通过计算确定的。
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