[发明专利]违约风险大数据可视化方法、装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种违约风险大数据可视化方法，包括：基于关联规则算法根据用户信息在维度集中确定至少一个维度作为目标维度信息，根据目标维度信息在相应的网络数据库中采集实时网络数据；对实时网络数据进行解析，获取数据词库；并对所述数据词库中的数据的格式进行标准化处理，得到标准大数据；调用可视化工具对标准大数据进行可视化处理，得到可视标准大数据；调用人工智能引擎对可视标准大数据进行识别得到可视数据流；在GIS地图中显示可视数据流。本申请还提供一种违约风险大数据可视化装置、计算机设备及存储介质。本申请可以利用大数据从多维度分析和挖掘用户的实时重大事件，并直观地展示相应地警示标识，有助于识别和预警用户违约风险。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，尤其涉及违约风险大数据可视化方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着网络技术的推广，网络媒体作为一种新的信息传播形式，已经广泛地为人们所接受。人们越来越多的通过互联网进行各种数据业务，而用户的信用评估也成为了一个互联网技术领域的焦点问题。现有技术中对用户的信用评估方式通常是通过收集用户填报的静态个人信息，然后通过信用评分模型或机器学习的一些预测算法，评估用户违约风险，但造成用户违约行为的偶发因素很多，例如偶然发生的交通事故、突发健康状况、遭遇股市崩盘等实时因素都可能会造成用户违约，但这是传统信用评分模型或机器学习模型难以预见的。

发明内容

本发明实施例的目的在于提出一种违约风险大数据可视化方法、装置、计算机设备及存储介质，实时掌握目标用户的个人重大事件，及时识别用户违约风险。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种违约风险大数据可视化方法，包括：

基于关联规则算法根据用户信息在维度集中确定至少一个维度作为目标维度信息，所述维度集包括下列维度中的一种或多种：健康维度、消费维度、法律维度、投资维度、交通维度和信贷维度；

根据目标维度信息在相应的网络数据库中采集实时网络数据；

对实时网络数据进行解析，获取数据词库；

并对所述数据词库中的数据的格式进行标准化处理，得到标准大数据；

调用可视化工具对标准大数据进行可视化处理，得到可视标准大数据；

调用人工智能引擎对可视标准大数据进行识别得到可视数据流；

在GIS地图中显示可视数据流。

在一些实施例中，所述关联规则算法包括频繁项集算法。

在一些实施例中，所述根据目标维度信息在相应的网络数据库中采集实时网络数据的步骤包括：根据目标维度信息设置目标网站，利用网络爬虫在目标网站中抓取包含目标关键字的网络页面，计算网络页面与目标维度信息的匹配度，将匹配度大于阈值的网络页面作为实时网络数据。

在一些实施例中，所述调用人工智能引擎对可视标准大数据进行识别得到可视数据流的步骤包括：利用人工智能引起识别可视标准大数据中的关键字的语义，根据语义在模式集中匹配得到目标模式形成可视数据流。

在一些实施例中，在GIS地图中显示可视数据流时，根据目标模式在GIS地图上用户对应的位置处显示相应的标识。

一种违约风险大数据可视化装置，其包括：

目标维度模块，用于基于关联规则算法根据用户信息在维度集中确定至少一个维度作为目标维度信息，所述维度集包括下列维度中的一种或多种：健康维度、消费维度、法律维度、投资维度、交通维度和信贷维度；

数据采集模块，用于根据目标维度信息在相应的网络数据库中采集实时网络数据；

数据解析模块，用于对实时网络数据进行解析，获取数据词库；