[发明专利]一种基于胶囊网络的信用评估模型方法及其存储介质

说明书

一种基于胶囊网络的信用评估模型方法及其存储介质，该方法包括处理用户数据，将用户数据各指标进行成像，构建胶囊网络体系结构，训练胶囊网络对用户信用特征成像图分类，利用训练后的胶囊网络计算用户违约概率值。本发明将用户信息利用图像的形式进行呈现，将所对应的特征转换形成相应的灰度图，利用构建的胶囊网络能够更好地提取图片特征从而优化模型评估，提高模型可靠性和准确性；把注意力机制层引入胶囊网络，构建后的胶囊网络能够更深层次的提取成像图的全局和局部特征，提高模型可靠性和准确性，还可以提取更多有效的特征信息从而实现更高的准确率。

技术领域

本发明涉及信用评估技术领域，具体的，涉及一种风险用户的信用评估模型方法及存储介质。

背景技术

随着人类社会的不断进步，征信业信用评估发展的重要性越来越被人们所认识。依法设立的个人征信机构是对个人信用信息进行采集和加工，根据用户要求提供个人信用信息查询和凭借服务。征信体系是由与征信活动有关的法律规章、组织机构、市场管理、文化建设、宣传教育等共同构成的一个体系。基于征信业的信用风险评估也是金融机构正确制定政策和商业战略的关键。

信用评估是评估机构利用专家判断或数学模型，结合用户所提供的财务状况、经营状况、诸如电话费、水费等各种公共类事务的完成情况，以及各类涉及个人信用的信息，对用户还款、参与各类公共事务的完成能力和意愿进行评价，并按照其违约概率的大小通过等级或分数的形式给出评估结论的行为。

随着社会大数据的深入，在单位用人、个人求职、职务晋升、志愿者招募等各方面都对于个人的诚信提出更高的要求，因此，如何能够针对个人在社会各项事务中留下的数据痕迹，对个人信用进行评估，准确评判相应用户参与公共事务并圆满完成的可能性，成为现有技术亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于胶囊网络的信用评估模型的方法，利用胶囊网络构建客户信用模型，提高对于用户参与社会各类事务诚信因素的预测。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于胶囊网络的信用评估模型方法，其特征在于，包括如下步骤：

用户数据处理步骤S110：

获取用户信用数据，包括好用户数据和坏用户数据，其中坏客户表示在两年内存在违约记录的用户，反之则为好客户，对所述用户信息数据进行预处理，过滤掉缺失，异常的信息，对数据做清洗和预处理，并利用数字的方式进行赋值，以用于后续的步骤；

指标成像处理步骤S120：

按照数据中每个指标变量的数值对应图像中一个像素点的原则，将步骤S110处理过的指标变量根据反映客户特征信息的不同方面重组聚合成一定的用户信用指标特征矩阵，并且在不足的像素区域使用零代替，并将用户信用指标特征矩阵转换为用户的信用特征成像图；

构建胶囊网络体系结构步骤S130：

构建胶囊网络体系结构，依次包括：输入层、注意力机制层、主胶囊层、数字胶囊层和输出层，

其中，所述输入层用于输入所述用户信息经过成像处理得到的用户的信用特征成像图；

注意力机制层，用于强调和选择目标处理对象的重要信息，并且抑制无关的细节信息，选择聚焦位置，产生更具分辨性的特征表示；

主胶囊层，用于对成像图特征进一步提炼并整合，主胶囊层通过一定数量的卷积核进行特征提取，单个卷积核进行普通卷积操作后进行封装，得到一定数量的主胶囊；

数字胶囊层，用于通过每个胶囊活动向量的长度即胶囊向量的模预测其属于某个用户类别的概率，其中每个胶囊表示一种预测用户的类型，在数字胶囊层的每层中含有2个胶囊，其中每个胶囊表示一种用户类型，两种用户类型包括好客户类型与坏客户类型；

输出层，用于计算数字胶囊层的预测概率，输出客户好坏类别结果，将特征空间的数据映射到相应客户类别，并输出用户类别的预测概率，即为用户的违约概率值；

训练胶囊网络对用户信用特征成像图分类步骤S140：