[发明专利]一种个人用户的信用评分方法、装置、终端及存储介质在审
| 申请号： | 201910848395.3 | 申请日： | 2019-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN110728301A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 于文 | 申请（专利权）人： | 北京镭文科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q40/02;G06Q40/08 |
| 代理公司： | 11411 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 张学府 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区海鹰路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种个人用户的信用评分方法、装置、终端及存储介质，该方法包括步骤：采集用户数据，所述用户数据包括运营商数据、电商数据、信用卡账单数据和社保公积金数据中的至少一种；通过特征工程技术对所述用户数据进行处理，生成有效特征向量集；通过LR和GBDT组合模型对所述有效特征向量集进行训练，确定特征的权重值；基于所述权重值，确定信用评分值。本发明提供的个人用户的信用评分方法、装置、终端及存储介质，实现用户信用评分的客观化和准确化。 | ||
| 搜索关键词： | 用户数据 存储介质 个人用户 有效特征 向量集 权重 信用 终端 运营商数据 工程技术 用户信用 账单数据 组合模型 客观化 社保 信用卡 采集 | ||
【主权项】：
1.一种个人用户的信用评分方法，其特征在于，包括步骤：/n采集用户数据，所述用户数据包括运营商数据、电商数据、信用卡账单数据和社保公积金数据中的至少一种；/n通过特征工程技术对所述用户数据进行处理，生成有效特征向量集；/n通过LR和GBDT组合模型对所述有效特征向量集进行训练，确定特征的权重值；/n基于所述权重值，确定信用评分值。/n
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