[发明专利]基于时序特征和图神经网络的用户风险预测方法及装置有效
| 申请号： | 202110464067.0 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113298634B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 王磊;宋孟楠;苏绥绥 | 申请（专利权）人： | 上海淇玥信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/03 | 分类号： | G06Q40/03;G06Q10/04;G06F18/214;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 | 代理人： | 李博 |
| 地址： | 201500 上海市崇明*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时序特征和图神经网络的用户风险预测方法及装置，所述方法包括：构建关系网络；根据节点在N个指定时间点的特征向量序列构建节点的时序特征向量；所述时序特征向量反映节点特征在各个指定时间点的均值和变化趋势；对各个邻节点进行采样，得到固定个数的邻节点的时序特征向量序列，并训练图神经网络；通过梯度下降法最小化目标函数，得到所述图神经网络参数；将待预测用户通话信息及通讯录信息输入所述图神经网络中得到输出结果；根据所述输出结果预测该用户的逾期风险。本发明综合用户之间的社交关系、以及用户特征在各个指定时间点的均值和变化趋势，提高了对用户风险预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 特征 神经网络 用户 风险 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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