[发明专利]基于融合神经网络特征挖掘的个人信用评估方法与系统在审
| 申请号： | 202110072423.4 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112819604A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 杨明;周雪海;黄丽丽;许睿;张钱东 | 申请（专利权）人： | 浙江省农村信用社联合社 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 周世骏 |
| 地址： | 310000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及信用评估技术，旨在提供一种基于融合神经网络特征挖掘的个人信用评估方法与系统。该方法包括：对个人用户的行为数据进行预处理和检验操作后进行矩阵化，所得数据同时作为LSTM模型和CNN模型的输入；在LSTM模型中，依次经过嵌入层、双向长短期记忆神经网络和注意力机制层的处理，输出从数据中提取的时序行为特征向量；在卷积神经网络模型中，依次经过卷积层和池化层的处理，输出从数据中提取的局部行为特征向量；将两类特征向量进行向量拼接后作为XGBoost分类器的输入并进行训练，最终得到个人信用评估结果。与现有技术相比，本发明指标覆盖全面、加工指标来源广泛、建模方式先进、模型拓展灵活、特征提炼完整有效、结果精确的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 融合 神经网络 特征 挖掘 个人信用 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
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