[发明专利]一种优化用户信用模型建模过程的方法及装置在审
| 申请号： | 201610052278.2 | 申请日： | 2016-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN106997484A | 公开（公告）日： | 2017-08-01 |
| 发明（设计）人： | 席炎;杨强鹏;余舟华;姜晓燕;王晓光;褚崴;曾海峰;俞吴杰;杨军 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315 | 代理人： | 黄熊 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种优化用户信用模型建模过程的方法及装置。该方法包括获取用于建立用户信用模型的样本数据；将所述样本数据作为输入数据输入到所述深度网络，对所述深度网络的第i-1层、第i层以及第i+1层进行如下操作将第i-1层的输出数据作为第i层的输入数据，利用所述第i层的输入数据对第i层与第i+1层之间的权值矩阵进行训练，得到与第i层与第i+1层之间的权值矩阵，所述i大于等于2，小于N；用训练得到的相应层的权值矩阵初始化所述深度网络的相应层，以实现对用户信用模型建模过程的优化。应用本申请实施例在对用户信用模型训练之前，对该模型进行预训练，使得该模型中各层权值在训练之前就处于良好的状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 优化 用户 信用 模型 建模 过程 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种优化用户信用模型建模过程的方法，所述方法应用于深度网络，所述深度网络包括N层，其特征在于，该方法包括：获取用于建立用户信用模型的样本数据；将所述样本数据作为输入数据输入到所述深度网络，对所述深度网络的第i‑1层、第i层以及第i+1层进行如下操作：将第i‑1层的输出数据作为第i层的输入数据，利用所述第i层的输入数据对第i层与第i+1层之间的权值矩阵进行训练，得到第i层与第i+1层之间的权值矩阵，所述i大于等于2，小于N；用所述权值矩阵初始化所述深度网络的相应层，以实现对用户信用模型建模过程的优化。
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