[发明专利]基于LSTM模型的信用风险预测方法及装置在审
| 申请号： | 201810373757.3 | 申请日： | 2018-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN108734338A | 公开（公告）日： | 2018-11-02 |
| 发明（设计）人： | 洪满伙 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 基于LSTM模型的信用风险预测方法，包括：获取目标账户在预设时间段内的用户操作行为数据；预设时间段为由若干时间步长相同的时间区间组成的时间序列；基于目标账户在各个时间区间内的用户操作行为数据，生成对应于各个时间区间的用户行为向量序列；将生成的对应于各个时间区间的用户行为向量序列输入至训练完毕的基于编码‑解码架构的LSTM模型中的LSTM编码器进行计算，得到对应于各个时间区间的隐藏状态向量；LSTM模型包括LSTM编码器，和引入了注意力机制的LSTM解码器；将对应于各个时间区间的隐藏状态向量作为风险特征，输入至LSTM解码器进行计算，得到目标账户在下一时间区间内的风险评分；以及各隐藏状态向量对应于风险评分的权重值。 | ||
| 搜索关键词： | 时间区间 隐藏状态 向量 用户操作行为 解码器 预设时间段 风险预测 目标账户 向量序列 用户行为 编码器 注意力机制 获取目标 解码架构 时间步长 时间序列 信用 权重 账户 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于LSTM模型的信用风险预测方法，所述方法包括：获取目标账户在预设时间段内的用户操作行为数据；其中，所述预设时间段为由若干时间步长相同的时间区间组成的时间序列；基于所述目标账户在各个时间区间内的用户操作行为数据，生成对应于各个时间区间的用户行为向量序列；将生成的对应于各个时间区间的用户行为向量序列输入至训练完毕的基于编码‑解码架构的LSTM模型中的LSTM编码器进行计算，得到对应于各个时间区间的隐藏状态向量；其中，所述LSTM模型包括LSTM编码器，和引入了注意力机制的LSTM解码器；将对应于各个时间区间的隐藏状态向量作为风险特征，输入至所述LSTM解码器进行计算，得到所述目标账户在下一时间区间内的风险评分；以及，各隐藏状态向量对应于所述风险评分的权重值；其中，所述权重值表征所述隐藏状态向量对所述风险评分的贡献度。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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