[发明专利]基于神经网络的信用行为预测方法以及装置有效
| 申请号： | 201910684149.9 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110555749B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 赵科科;程微宏 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京智信禾专利代理有限公司 11637 | 代理人： | 李晓庆 |
| 地址： | 开曼群岛大开曼岛乔治镇医院*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请提供基于神经网络的信用行为预测方法以及装置，其中，所述基于神经网络的信用行为预测方法包括：获取用户的历史交易订单；对所述历史交易订单进行解析，获得所述用户在多个数据维度的交易数据；将所述交易数据输入神经网络进行信用行为预测，输出所述用户的信用行为的预测概率。所述基于神经网络的信用行为预测方法，实现了更加充分的数据挖掘，提升了数据利用率，同时在充分挖掘用户交易数据的基础上，对用户信用行为的预测的准确性和有效性也更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 信用 行为 预测 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的信用行为预测方法，其特征在于，包括：/n获取用户的历史交易订单；/n对所述历史交易订单进行解析，获得所述用户在多个数据维度的交易数据；/n将所述交易数据输入神经网络进行信用行为预测，输出所述用户的信用行为的预测概率；/n其中，所述神经网络包括多个隐藏层，通过所述隐藏层将所述交易数据转换成对应的稀疏向量，并将所述稀疏向量对应的注意力权重作为聚合权重对所述稀疏向量进行聚合，获得聚合向量，以及，基于所述聚合向量和预先构建所述神经网络过程中确定的进行信用行为预测的概率函数计算所述预测概率。/n
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