[发明专利]一种基于行为数据的学生信用评分方法

权利要求书

1.一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，对存储有日常行为数据的数据库内的数据进行预处理，所述日常行为数据包括日常消费数据；

步骤二，智能计算终端根据数据库内的数据进行评分；

所述智能计算终端是手机、笔记本电脑、台式电脑、平板电脑中的任意一种。

2.根据权利要求1所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，步骤一中的预处理包括对全部数据的缺失值插补和异常值处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，所述日常行为数据包括学生在校行为信息，所述学生在校行为信息包括在校学生的基本信息、图书馆借阅信息、图书馆门禁信息、成绩信息、宿舍门禁信息、一卡通消费信息以及助学金信息中的至少两个信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，所述在校学生基本信息包括学号、入学年份、出生日期、政治面貌、民族、性别、院系、专业和生源地中的至少四种。

5.根据权利要求3所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，所述图书馆借阅信息包括学号、财产号、馆藏地、书名、借出日期、还书日期、续借日期、续借次数、催还日期、催还次数和超期时间。

6.根据权利要求3所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，成绩信息包括学号、课程代码、学期、成绩、成绩类型、成绩性质、修读类别、录入时间、录入职工号、是否及格和学历层次。

7.根据权利要求3所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，一卡通消费信息包括学号、消费年份、消费月份、消费日期、交易金额、商户名称、消费地点、消费类型、累计消费次数。

8.根据权利要求1所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，智能计算终端进行评分采用的公式为

a＝ln[P(1-P)]＝-0.8254+0.9089*b+(-0.02577)*c+6.3658*d+0.0266*e+(-0.0887)*f+0.000101*g+0.00317*h+(-0.00226)*I；

其中，待评分用户为党员，b＝1，反之，b＝0；

c用于表示续借概率等级，续借概率＝总续借次数/总借阅量，当续借概率为0～10％，b＝1，当续借概率为11～20％，b＝2，当续借概率为21～30％，b＝3，当续借概率为31～100％，b＝4；

d为平均催还次数，d＝总催还次数/总借阅量；

e为平均不及格次数；

f为总借阅量；

g为一卡通的总消费金额；

h为一卡通单次消费金额大于8元小于20元次数；

I为一卡通平均每次充值金额；

进而计算得出P的值，P＝exp(a)/[1+exp(a)]，P的值越大，信用评分越高。

9.根据权利要求1所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，所述智能计算终端设有一无线通信模块，所述智能计算终端通过所述无线通信模块连接存储有一日常行为数据的数据库的服务器组，所述服务器组包括一存储有图书馆借阅信息、图书馆门禁信息的图书馆服务器、一存储有一卡通消费信息的财务服务器、一存储有在校学生的基本信息的教务处服务器；

所述智能计算终端上设有一信用评分软件，所述信用评分软件上设有一数据调取按钮，点击数据调取按钮所述信用评分软件的界面跳转至服务器列表，通过点击服务器列表后选择各个服务器内存储的数据进行调取；

以调取后的数据作为信用评分软件进行评分的参考数据。

10.根据权利要求9所述的一种基于行为数据的学生信用评分方法，其特征在于，所述智能计算终端上设有一身份识别系统，所述身份识别系统包括摄像头与语音接收装置中的至少一种信号采集模块；

所述身份识别系统通过所述摄像头采集人脸、虹膜、名片中的至少一种信息；

所述身份识别系统通过所述语音接收装置采集声纹；

所述身份识别系统还包括一微型处理器系统，所述信号采集模块连接所述微型处理器系统，所述微型处理器系统设有一信号输出端；

当微型处理器系统判断信号采集模块采集到的人员信息具有信用评分软件登入权限时，微型处理器系统控制信用评分软件自动登入；

微型处理器系统并将登入信用评分软件的设备号发送给服务器组，实现登入信号评分软件的智能计算终端调取服务器组的数据。