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申请/专利权人：上海淇玥信息技术有限公司
摘要：本公开涉及一种风险警告生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取用户的用户信息，所述用户信息包括基础信息和行为信息；基于所述用户信息和特征策略生成多维度特征信息；将所述多维度特征信息输入风险模型中，生成至少一个风险评分，所述风险模型通过历史用户的用户信息和机器学习模型生成，其中所述历史用户根据其对应的用户信息以正则化策略的方式分配样本标签；在所述至少一个风险评分满足预设策略时，生成风险警告信息。本公开涉及的风险警告生成方法、装置，能够解决在机器模型训练时，过采样或者欠采样而发生的过拟合问题，得到精确的计算模型，进而快速确定具有金融风险的用户，提高用户资源分配的安全性。
主权项：1.一种风险警告生成方法，其特征在于，包括：获取多个历史用户的多维度特征信息；将所述历史用户的用户信息和多个判别策略进行对比；根据待训练的风险模型中子模型的数量确定样本标签的数量；基于所述用户信息满足的判别策略为所述历史用户分配样本标签，其中所述样本标签以离散正整数表示；基于正则化策略生成偏差系数；偏差系数为；其中，为超参数，K为总得分类数量，即子模型的数量，表示多个类中的某一类；基于偏差系数生成所述样本标签的标签参数，将以离散正整数表示的标签的数值进行平滑处理，使得标签变成概率值的形式，其中，在真实标签处的概率值最大；基于所述多个历史用户和其对应的样本标签、标签参数对机器学习模型进行训练以生成风险模型，所述风险模型包括多个子风险模型；获取用户的用户信息，所述用户信息包括基础信息和行为信息；基于所述用户信息和特征策略生成多维度特征信息；根据用户信息由风险模型的多个子风险模型中确定至少一个子风险模型；将所述多维度特征信息输入至少一个子风险模型，生成所述至少一个风险评分；将所述至少一个风险评分之间随机组合生成至少一个联合评分；将所述至少一个联合评分满足预设策略时，生成所述风险警告信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海淇玥信息技术有限公司 风险警告生成方法、装置及电子设备
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