[发明专利]一种基于多源数据联邦学习的贷款风险评估方法有效
申请号: | 202110541127.4 | 申请日: | 2021-05-18 |
公开(公告)号: | CN113240509B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 韦庆杰;李黎;刘歆;钱鹰;赵晨阳;伍曾伟 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06K9/62;G06N20/00 |
代理公司: | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人: | 赵荣之 |
地址: | 400065 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于多源数据联邦学习的贷款风险评估方法,属于大数据和贷款风险评估领域。该方法包括:S1:使用多方数据源参与到贷款风险评估任务中,分别对多方数据源数据进行预处理以及数据样本加密对齐;S2:分析和提取多方数据源关于贷款风险评估相关特征,建立贷款用户风险画像并构建贷款风险评估体系;S3:构建并使用Lightgbm树模型对多方数据源进行联合训练,同时与中心服务器交换参数,更新训练过程;S4:综合多方数据源的训练结果构建的Lightgbm树模型,预测用户的违约情况作为用户贷款风险的判别结果。本发明提升贷款风险评估的准确性,降低贷款坏账率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 联邦 学习 贷款风险 评估 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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