[发明专利]风险评分模型的构建方法、装置、存储介质及终端在审

专利信息
申请号: 201810030179.3 申请日: 2018-01-12
公开(公告)号: CN108269012A 公开(公告)日: 2018-07-10
发明(设计)人: 于洋;刘杰;马宁;谢波;孙家棣 申请(专利权)人: 中国平安人寿保险股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q40/08;G06K9/62
代理公司: 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 代理人: 阳开亮
地址: 518000 广东省深圳市福田*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提供了一种风险评分模型的构建方法,所述构建方法包括:根据预设的帐号数据构建黑名单样本库和白名单样本库,所述黑名单样本库中包括异常帐号,所述白名单样本库中包括正常帐号;基于梯度提升决策树GBDT算法对所述黑名单样本库中的异常帐号和白名单样本库中的正常帐号进行聚类训练,筛选出异常帐号分类特征;基于随机森林RF算法对所述异常帐号分类特征进行训练,获取每一个异常帐号分类特征对应的贡献度;根据所述异常帐号分类特征及其对应的贡献度,构建风险评分模型,所述风险评分模型用于识别异常帐号。本发明所构建的风险评分模型提高了清除异常帐号的时效性,降低了异常帐号带来的噪声干扰,提升了APP诸多指标的计算精度。
搜索关键词: 样本库 评分模型 构建 分类特征 贡献度 算法 存储介质 数据构建 随机森林 噪声干扰 决策树 时效性 聚类 预设 终端 筛选
【主权项】:
1.一种风险评分模型的构建方法,其特征在于,所述构建方法包括:根据预设的帐号数据构建黑名单样本库和白名单样本库,所述黑名单样本库中包括异常帐号,所述白名单样本库中包括正常帐号;基于梯度提升决策树GBDT算法对所述黑名单样本库中的异常帐号和白名单样本库中的正常帐号进行聚类训练,筛选出异常帐号分类特征;基于随机森林RF算法对所述异常帐号分类特征进行训练,获取每一个异常帐号分类特征对应的贡献度;根据所述异常帐号分类特征及其对应的贡献度,构建风险评分模型,所述风险评分模型用于识别异常帐号。
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