[发明专利]预测群体信用的方法和装置有效
| 申请号： | 201610414335.7 | 申请日： | 2016-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN105894372B | 公开（公告）日： | 2018-03-16 |
| 发明（设计）人： | 陈谦;陈培炫;刘志斌;陈玲;李霖;段培 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司44224 | 代理人： | 何平,邓云鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种预测群体信用的方法和装置。所述方法包括获取所选数据，将所述所选数据分为包含已知违约情况的个体的第一类群体数据和包含未知违约情况的个体的第二类群体数据；选取对应的预定义群体违约概率模型；根据选取的预定义群体违约概率模型求取所述第一类群体数据的群体违约概率，计算第一变量；获取第一类群体数据的群体特征变量；根据第一变量和第一类群体数据的群体特征变量进行训练得到群体违约预测模型；根据所述群体违约预测模型对所述第二类群体数据进行群体违约预测得到所述第二类群体数据的群体违约概率；将所述第二类群体数据的群体违约概率转化为对应的群体信用分值。实现了对群体信用的评估。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 群体 信用 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种预测群体信用的方法，包括：获取所选数据，将所述所选数据分为第一类群体数据和第二类群体数据，所述第一类群体数据中包含已知违约情况的个体，所述第二类群体数据中包含未知违约情况的个体；根据所选数据的业务需求选择对应的预定义群体违约概率模型；根据选择的预定义群体违约概率模型求取所述第一类群体数据的群体违约概率，根据所述第一类群体数据的群体违约概率计算所述预定义群体违约概率模型对应的群体违约的第一变量；获取所述第一类群体数据的群体特征变量；根据所述第一变量和所述第一类群体数据的群体特征变量进行训练得到群体违约预测模型；根据所述群体违约预测模型对所述第二类群体数据进行群体违约预测得到所述第二类群体数据的群体违约概率；将所述第二类群体数据的群体违约概率转化为对应的群体信用分值。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610414335.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
