[发明专利]智能融资服务推荐方法及其系统在审
| 申请号： | 201810515676.2 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108711107A | 公开（公告）日： | 2018-10-26 |
| 发明（设计）人： | 陈晓华;孙永林;侯冬冬;邹睿 | 申请（专利权）人： | 上海钱智金融信息服务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/06 | 分类号： | G06Q40/06;G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海一平知识产权代理有限公司 31266 | 代理人： | 成春荣;竺云 |
| 地址： | 200062 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及金融服务计算机技术领域，公开了一种智能融资服务推荐方法及其系统。该方法使用历史数据对逻辑回归模型、决策树模型和支持向量机模型训练分别进行训练，再将这三个模型的输出的预测概率值作为特征值输入到神经网络进行二次训练，训练完成后，逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型和神经网络形成多模型融合系统以预测特定客户需求匹配特定融资产品的成功概率，根据成功概率为客户需求推荐融资产品，可以使得推荐成功率大大提升。 | ||
| 搜索关键词： | 逻辑回归模型 决策树模型 成功概率 客户需求 融资产品 神经网络 支持向量机模型训练 计算机技术领域 支持向量机模型 方法使用 金融服务 历史数据 模型融合 智能 预测 成功率 匹配 输出 服务 概率 申请 | ||
【主权项】：
1.一种智能融资服务推荐方法，其特征在于，包括：在训练阶段：使用第一历史数据分别对逻辑回归模型、决策树模型和支持向量机模型分别进行训练；所述逻辑回归模型、决策树模型和支持向量机模型训练完成之后，使用第二历史数据，将所述逻辑回归模型、决策树模型和支持向量机模型输出的预测概率值作为特征信息，输入到神经网络，对所述神经网络进行训练；其中所述历史数据包括客户需求的特征信息、融资产品的特征信息、和客户和融资产品的匹配信息；在使用阶段：获取客户需求的特征信息和融资产品的特征信息，分别输入到所述逻辑回归模型、决策树模型和支持向量机模型进行概率预测，将得到的三个预测概率值输出到所述神经网络，得到所述神经网络输出的成功概率；根据所述成功概率确定推荐的融资产品。
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