[发明专利]基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法，其特征在于，所述方法包括：

1)、获取运营商记录的用户数据，并将所述用户数据以用户手机号码和日期为关联媒介进行关联，得到关联后的第一特征宽表，其中，所述用户数据包括：话单数据、短信数据以及dpi数据；

2)、针对第一特征宽表中的每一条用户数据中的每一个主叫号码，建立所述主叫号码与金融机构之间的关联特征；

3)、将所述主叫号码对应的各个关联特征进行拼接得到对应于所述主叫号码的样本数据，并为所述样本数据增加标签，将增加标签后的样板数据的集合作为第二特征宽表，其中，所述标签的值为表征该行数据是否有资金需求的符号；

4)、将第二特征宽表划分为训练集和测试集，利用所述训练集训练Xgboost模型，并使用测试集测试训练后的Xgboost模型的准确率，将准确率最高的训练后的Xgboost模型作为目标Xgboost模型；

5)、使用目标Xgboost模型筛选出待识别数据中存在借贷需求的用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法，其特征在于，所述建立所述主叫号码与金融机构之间的关联特征，包括：

建立所述主叫号码呼叫金融机构的行为的金融机构通话行为特征，建立所述主叫号码与金融机构进行短信通信的金融机构短信特征；建立所述主叫号码对应的设备浏览借贷网页的借贷网页浏览行为特征；建立所述主叫号码对应的设备搜索借贷关键字的搜索关键字行为特征；建立所述主叫号码对应的设备使用金融类APP的金融类App使用行为特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法，其特征在于，所述将所述主叫号码对应的各个关联特征进行拼接得到对应于所述主叫号码的样本数据，并为所述样本数据增加标签，包括：

将所述主叫号码对应的各个关联特征拼接为一行，并在所述行尾增加标签列，标签列中存储有所述主叫号码对应的用户是否存在资金需求的符号，其中，所述符号包括：0、1、Y以及N中的一种或组合。

4.根据权利要求1所述的一种基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法，其特征在于，所述利用所述训练集训练Xgboost模型，并使用测试集测试训练后的Xgboost模型的准确率，直至训练后的Xgboost模型的准确率达到预期目标，包括：

a、在当前次训练中，利用所述训练集训练Xgboost模型；使用当前次训练后的Xgboost模型识别测试集中的各条数据，得到每条数据对应的识别结果；根据测试集中各条数据中标签的实际值与识别结果之间的差异，计算当前次训练后的Xgboost模型的准确率；

b、通过网格搜索调参的方法调节所述当前次训练后的Xgboost模型的模型参数，并返回执行步骤a，直至所有参数都被选择，选取准确率最高的模型作为目标Xgboost模型，其中，所述模型参数包括：决策树数量、模型的最大深度、最小分裂参数及学习速率中的一种或组合。

5.根据权利要求4所述的一种基于用户网络行为的具有借贷需求的用户识别方法，其特征在于，所述将第二特征宽表划分为训练集和测试集，包括：

在每一次迭代中，将第二特征宽表划分为K等份，随机将其中的一份作为测试集，将除测试集之外的K-1份数据作为训练集，其中，所述K大于等于2。