[发明专利]一种信用评分方法及设备

说明书

本发明公开了一种信用评分方法及设备，用于减小用户信用评分的主观性，提高用户信用评分的准确性。该方法包括：获取N个用户的N个数据样本；所述数据样本包括P个评价指标的数据，N、P为正整数；根据所述N个数据样本构建由目标层、准则层和方案层组成的基于层次分析法AHP架构的评分指标体系；所述目标层为用户信用的评分，所述准则层包括影响用户信用评分的M个要素，所述M个要素中的一个要素与所述方案层包括的至少一个评价指标相对应，其中，不同要素所对应的评价指标不同，M为正整数；通过分类算法计算每个要素所对应的至少一个评价指标中每一个评价指标的权重；根据每一个评价指标的权重以及评分指标体系对用户信用进行评分。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，特别涉及一种信用评分方法及设备。

背景技术

移动业务的发展使得对用户信用的管理控制成为运营商内部管理、风险控制及业务拓展的重要工作之一。各运营商通常会根据用户基本特征、信用历史、消费能力等信息，对用户信用进行评分，从而根据用户信用的评分在合理控制风险的前提下，针对不同信用等级的用户在授权、退费、处理时限等移动业务方面可实施差异化的处理机制，实现服务资源的优化配置，同时也为后续业务的拓展提供基础能力的储备。

目前，对用户信用进行评分的方法主要通过层次分析法(Analytic HierarchyProcess，AHP)框架下的信用评分机制。AHP主要包括建立层次结构模型、构造各层次中的判断矩阵和一致性检验等步骤。其中，构造各层次中的判断矩阵主要用于确定各层次包括的评价指标的权重。但是，目前在通过AHP进行用户信用评分时，构造各层次中的判断矩阵的过程通过将评价指标两两进行比较，通过1-9标度法标注两两之间的重要性，进而确定各个评价指标的重要性，但这种1-9标度法的标度比较往往依赖于专家经验，通过人为的定义评价指标的重要性，因而使得最终获得评价指标的权重的主观性较强，进而很大程度上会降低用户信用评分的准确性。

发明内容

本发明实施例提供一种信用评分方法及设备，用于减小用户信用评分的主观性，提高用户信用评分的准确性。

第一方面，提供一种信用评分方法，该方法包括：

获取N个用户的N个数据样本；所述数据样本包括P个评价指标的数据，N、P为正整数；

根据所述N个数据样本构建由目标层、准则层和方案层组成的基于层次分析法AHP架构的评分指标体系；所述目标层为用户信用的评分，所述准则层包括影响用户信用评分的M个要素，所述M个要素中的一个要素与所述方案层包括的至少一个评价指标相对应，其中，不同要素所对应的评价指标不同，M为正整数；

通过分类算法计算每个要素所对应的至少一个评价指标中每一个评价指标的权重；

根据所述每一个评价指标的权重以及所述评分指标体系对用户信用进行评分。

可选的，在获取N个用户的N个数据样本之后，所述方法还包括：

根据数据的正态分布规律将所述N个数据样本中连续型的定性评价指标的数据进行分组；

将分组后得到的所有组的数据通过数值进行表示，其中，一个组的数据用相同的数值进行表示。

可选的，根据所述N个数据样本构建由目标层、准则层和方案层组成的基于层次分析法AHP架构的评分指标体系，包括：

计算所述N个评价指标中任意两个评价指标的相关度，若所述任意两个评价指标的相关度大于或者等于预设相关度阈值，则剔除所述任意两个评价指标中任意一个的数据；

提取重要度大于或者等于预设重要度阈值的评价指标的数据，得到Q个评价指标的数据，Q为正整数且Q≤N；其中，一个评价指标的重要度用于表征所述一个评价指标对用户信用评分的影响程度；