[发明专利]一种用户行为评估方法、计算设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810455468.8 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110555148B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 陈尧 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/953;G06F16/9535;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 郭曼;王琦 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用户行为评估方法、计算设备及存储介质。该方法包括：获取至少一个用户的行为数据，根据行为数据确定初始样本数据；获取初始样本数据的用户所对应的信用数据，从信用数据中提取辅助信息；创建并训练用于评估用户行为的多层神经网络，并在每次迭代时选择上次迭代时使用的一部分辅助信息作为当前辅助信息，根据初始样本数据和当前辅助信息确定当前训练结果；在训练结束后获得多层神经网络的训练参数；及，获取待评估用户的当前行为数据，基于多层神经网络根据训练参数对当前行为数据进行预测，获得待评估用户的信用评估结果。本发明的这种方法，能够提升训练参数的精准度以及评估结果的准确性，提高计算设备的资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 行为 评估 方法 计算 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用户行为评估方法，其特征在于，包括：/n获取至少一个用户的行为数据，根据所述行为数据确定初始样本数据；/n获取所述初始样本数据的用户所对应的信用数据，从所述信用数据中提取辅助信息；/n创建并训练用于评估用户行为的多层神经网络，并在每次迭代时执行以下处理：选择上次迭代时使用的一部分辅助信息作为当前辅助信息，根据所述初始样本数据和所述当前辅助信息确定当前训练结果；在训练结束后获得所述多层神经网络的训练参数；及，/n获取待评估用户的当前行为数据，基于所述多层神经网络根据所述训练参数对所述当前行为数据进行预测，获得所述待评估用户的信用评估结果。/n
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