[发明专利]一种预测逾期用户资源返还表现的方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种预测逾期用户资源返还表现的方法，包括：

通过特征分割和特征组合构建用于获取逾期特征的多种属性；

按照构建的所述多种属性获取样本用户的逾期特征，通过对所述样本用户的逾期特征进行降维处理剔除所述逾期特征中的冗余特征；

利用所述逾期特征中的剩余特征构建资源返还表现预测模型，并利用所述资源返还表现预测模型和待预测用户的逾期信息预测所述待预测用户的资源返还表现。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述资源返还表现预测模型和待预测用户的逾期信息预测所述待预测用户的资源返还表现，包括：

利用所述资源返还表现预测模型提取并处理所述待预测用户的逾期信息中的逾期特征，并预测所述待预测用户的资源返还时间。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取对所述样本用户施行辅助资源返还的辅助策略后的返还表现数据；

所述利用所述逾期特征中的剩余特征构建资源返还表现预测模型，包括：

结合所述利用所述逾期特征中的剩余特征、所述辅助策略和所述返还表现数据构建资源返还表现预测模型。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述逾期信息包括逾期用户的自身属性信息、金融属性信息和逾期业务信息。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述结合所述利用所述逾期特征中的剩余特征、所述辅助策略和所述返还表现数据构建资源返还表现预测模型，包括：

通过回归算法，结合所述利用所述逾期特征中的剩余特征、所述辅助策略和所述返还表现数据构建资源返还表现预测模型。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述通过回归算法，结合所述利用所述逾期特征中的剩余特征、所述辅助策略和所述返还表现数据构建资源返还表现预测模型，还包括：

将数据集划分为训练集和测试集，利用训练构建资源返还表现预测模型，利用测试集验证所述资源返还表现预测模型的拟合程度。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

施行所述辅助策略，并收集返还表现数据，将所述返还表现数据同步至模型修正系统，对所述资源返还表现预测模型进行在线修正。

8.一种预测逾期用户资源返还表现的装置，包括：

特征构建模块，通过特征分割和特征组合构建用于获取逾期特征的多种属性；

特征选择模块，按照构建的所述多种属性获取样本用户的逾期特征，通过对所述样本用户的逾期特征进行降维处理剔除所述逾期特征中的冗余特征；

模型模块，利用所述逾期特征中的剩余特征构建资源返还表现预测模型，并利用所述资源返还表现预测模型和待预测用户的逾期信息预测所述待预测用户的资源返还表现。

9.一种电子设备，其中，该电子设备包括：

处理器；以及，

存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法。