[发明专利]基于深度学习的投资者画像构建方法和装置在审
| 申请号： | 202010024111.1 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111292118A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 韩潇;黄海量;王乐业 | 申请（专利权）人： | 上海财经大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q40/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 江黎 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的投资者画像构建方法和装置，所述方法包括如下步骤：利用投资者的历史投资数据创建投资行为画像；利用投资者的历史投资数据构建投资图，其中，表示投资者的图节点与相应地投资行为画像相连接；利用深度循环图卷积神经网络同时对上述获得的投资行为画像和投资图中的关系影响和时间动态进行建模，输出预测的投资行为画像。本发明的方法摆脱了传统投资者画像方法的局限性，克服现有的数据驱动的投资行为特征画像方法的缺陷，显著降低了预测误差，提高了画像预测性能，从而提高预测投资行为模式在实际应用中的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 投资者 画像 构建 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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