基于融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征挖掘的個人信用評估方法與系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110072423.4 申請日 -
公開（公告）號 CN112819604A 公開（公告）日 2021-05-18
申請公布號 CN112819604A 申請公布日 2021-05-18
分類號 G06Q40/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 楊明;周雪海;黃麗麗;許睿;張錢東 申請（專利權(quán)）人 浙江省農(nóng)村信用社聯(lián)合社
代理機構(gòu) 杭州中成專利事務(wù)所有限公司 代理人 周世駿
地址 310000 浙江省杭州市江干區(qū)秋濤路660號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及信用評估技術(shù)，旨在提供一種基于融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征挖掘的個人信用評估方法與系統(tǒng)。該方法包括：對個人用戶的行為數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和檢驗操作后進行矩陣化，所得數(shù)據(jù)同時作為LSTM模型和CNN模型的輸入；在LSTM模型中，依次經(jīng)過嵌入層、雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機制層的處理，輸出從數(shù)據(jù)中提取的時序行為特征向量；在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，依次經(jīng)過卷積層和池化層的處理，輸出從數(shù)據(jù)中提取的局部行為特征向量；將兩類特征向量進行向量拼接后作為XGBoost分類器的輸入并進行訓練，最終得到個人信用評估結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明指標覆蓋全面、加工指標來源廣泛、建模方式先進、模型拓展靈活、特征提煉完整有效、結(jié)果精確的特點。