[发明专利]黑名单筛查方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910198221.7 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN110083750A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李晨光 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06Q30/06;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 林燕云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了黑名单筛查方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：将根据预设的用户名单所爬取的各用户信息分别进行标注，得到与各用户信息一一对应的标注序列，以组成标注序列集合；通过标注序列集合对待训练卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络模型；若检测到待预测失信人概率的目标用户信息，获取目标用户信息对应的目标标注序列；将目标标注序列输入至卷积神经网络模型，计算得到与目标用户信息对应的目标自然人失信概率；以及若目标自然人失信概率大于预设的失信人概率阈值，将目标用户信息对应的添加至黑名单清单。该方法通过自动爬取用户数据，利用大数据分析多维度数据，实现了多维度分析用户失信风险。 | ||
| 搜索关键词： | 标注 卷积神经网络 目标用户信息 用户信息 计算机设备 概率 存储介质 序列集合 筛查 预设 多维度分析 多维度数据 获取目标 序列输入 用户数据 大数据 检测 预测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种黑名单筛查方法，其特征在于，包括：将根据预设的用户名单所爬取的各用户信息分别进行标注，得到与各用户信息一一对应的标注序列，以组成标注序列集合；其中，所述用户名单中各用户的用户信息至少包括2种属性信息；将所述标注序列集合中每一标注序列作为待训练卷积神经网络的输入，将所述标注序列集合中每一标注序列对应的自然人失信概率作为待训练卷积神经网络的输出，对所述待训练卷积神经网络进行训练，得到用于预测自然人失信概率的卷积神经网络模型；若检测到待预测失信人概率的目标用户信息，获取所述目标用户信息对应的目标标注序列；将所述目标标注序列输入至所述卷积神经网络模型，计算得到与所述目标用户信息对应的目标自然人失信概率；以及若所述目标自然人失信概率大于预设的失信人概率阈值，将所述目标用户信息对应的添加至黑名单清单。
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