[发明专利]用户信用评估方法及装置有效
| 申请号： | 201710076065.8 | 申请日： | 2017-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN108280757B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 段培 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 朱雅男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用户信用评估方法及装置，属于信息安全领域。所述方法包括：获取用户的第一行为序列和至少一个关联用户的第二行为序列；将用户的第一行为序列输入第一循环神经网络，得到用户的第一序列特征表示；将关联用户的第二行为序列输入第二循环神经网络，得到关联用户的第二序列特征表示；将第一序列特征表示和第二序列特征表示输入栈式自编码器，得到用户的组合特征衍生表示；将用户的组合特征衍生表示输入分类器，得到用户的信用评估数据。本发明自动进行特征抽取和特征组合衍生，解决了人工抽取特征和人工设计组合衍生特征考虑不全面、效率低、计算成本高的问题，达到了特征覆盖全面、提高效率、降低计算成本的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 信用 评估 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用户信用评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的第一行为序列和至少一个关联用户的第二行为序列，所述关联用户是在社交网络与所述用户存在关联的其他用户；将所述用户的第一行为序列输入第一循环神经网络，得到所述用户的第一序列特征表示；将所述关联用户的第二行为序列输入第二循环神经网络，得到所述关联用户的第二序列特征表示；将所述第一序列特征表示和所述第二序列特征表示输入栈式自编码器，得到所述用户的组合特征衍生表示；将所述用户的组合特征衍生表示输入分类器，得到所述用户的信用评估数据；其中，所述第一循环神经网络、所述第二循环神经网络和所述栈式自编码器中的模型参数是利用样本序列数据进行训练后确定的，所述第一循环神经网络和所述第二循环神经网络中的模型参数相同。
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