[发明专利]基于深度学习机制的自动化信用评分系统及方法在审
| 申请号： | 201610249083.7 | 申请日： | 2016-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN105931116A | 公开（公告）日： | 2016-09-07 |
| 发明（设计）人： | 徐潇然;尹俊岭;赵磊;冯嘉慧;韩晓楠;吕倩 | 申请（专利权）人： | 帮帮智信（北京）教育投资有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q30/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京方韬法业专利代理事务所 11303 | 代理人： | 朱丽华 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习机制的自动化信用评分系统，包括：A.底层机构，用于负责用户特征维度数据的构建；B.左脑机构，用于筛选底层机构中与信用较为相关的特征维度，依托规则库打分策略得到用户的初步信用分；C.右脑机构，用于搭建多层神经网络，通过无监督学习下的下层网络和有监督学习下的上层网络，完成基于深度学习机制的用户信用评分。还公开了基于深度学习机制的自动化信用评分方法。本发明采用“双脑”架构进行机器学习，在学习过程中，左脑指导右脑，为右脑提供大量训练数据，右脑弥补左脑，提供左脑欠缺的自我学习和自我适应能力，则左右脑相互协作，更为精确的得出用户的信用分数，为金融信贷行业提供了强有力的支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 机制 自动化 信用 评分 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习机制的自动化信用评分系统，其特征在于，包括：A.底层机构，用于负责用户特征维度数据的构建；B.左脑机构，用于筛选所述底层机构中用户特征维度数据与信用较为相关的特征维度，依托预先建立的规则库采用打分策略得到用户的初步信用分；C.右脑机构，用于搭建多层神经网络，通过无监督学习下的下层网络和有监督学习下的上层网络，完成基于深度学习机制的用户信用评分；所述无监督学习下的下层网络是根据所述底层机构中用户特征维度数据搭建的；所述有监督学习下的上层网络是基于所述下层网络并根据所述左脑机构中得到的用户初步信用分搭建的。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于帮帮智信（北京）教育投资有限公司，未经帮帮智信（北京）教育投资有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610249083.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
