[发明专利]处理交易数据的方法及装置在审
| 申请号： | 201810146777.7 | 申请日： | 2018-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN108446978A | 公开（公告）日： | 2018-08-24 |
| 发明（设计）人： | 赵科科;赵星 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06F17/30;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种处理交易数据的方法和装置，方法包括，首先获取与连续的n个时间段分别对应的n个数据集，其中各个数据集i包括对应的时间段中用户的交易明细数据。然后，基于对应的数据集i中的交易明细数据衍生出衍生变量，并基于衍生变量形成与各数据集对应的特征向量。基于此，将各个特征向量按照时间顺序输入时间递归的神经网络，从该神经网络获得处理结果。如此，更加有效地对交易数据进行挖掘和分析。 | ||
| 搜索关键词： | 数据集 交易数据 明细数据 神经网络 特征向量 时间段 方法和装置 时间顺序 有效地 递归 交易 挖掘 分析 | ||
【主权项】：
1.一种处理交易数据的方法，包括：获取与连续的n个预设时间段分别对应的n个数据集，所述n个数据集中各个数据集i包括对应的时间段中用户的交易明细数据；形成与所述n个数据集分别对应的n个特征向量，其中各个特征向量Fi分别包括，基于对应的数据集i中的交易明细数据衍生出的衍生变量；将所述n个特征向量按照时间顺序输入时间递归的神经网络，从所述时间递归的神经网络获得处理结果，其中获得处理结果包括，从所述时间递归的神经网络的输出层，获得所述用户发生信用违约的概率作为处理结果。
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