[发明专利]客群划分方法、模型生成方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910546293.6 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110264274A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 桑晓临 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种客群划分方法、模型生成方法、装置、设备及存储介质，该客群划分方法包括：获取训练样本集的特征标签；所述训练样本集包括多个客户样本，所述客户样本具有第一客群类别，所述客户样本包括与所述特征标签对应的多个样本特征；根据所述多个样本特征，计算每个所述客户样本的信息密度值；基于每个所述客户样本的信息密度值，将所述客户样本划分至第二客群类别；所述第二客群类别与所述第一客群类别相同或不同；本发明提升了客群划分的准确度，避免了现有的信用风险模型在训练时，训练样本集中样本客群的划分仅仅是依据样本的主要特征来区分造成的客群划分精准度低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 客户 训练样本集 存储介质 模型生成 特征标签 样本特征 准确度 风险模型 训练样本 精准度 信用 | ||
【主权项】：
1.一种客群划分方法，其特征在于，所述客群划分方法包括以下步骤：获取训练样本集的特征标签；所述训练样本集包括多个客户样本，所述客户样本具有第一客群类别，所述客户样本包括与所述特征标签对应的多个样本特征；根据所述多个样本特征，计算每个所述客户样本的信息密度值；基于每个所述客户样本的信息密度值，将所述客户样本划分至第二客群类别；所述第二客群类别与所述第一客群类别相同或不同。
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