龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种风险预测模型的训练方法及装置、风险预测方法及装置，以及实现上述风险预测模型的训练方法和上述风险预测方法的计算机存储介质和电子设备。其中，该训练方法包括：获取具有时序的训练样本，并将训练样本输入风险预测模型；获取风险预测模型的特征衍生层输出的具有时序的衍生特征，其中，衍生特征为特征衍生层对训练样本进行特征衍生得到的；根据衍生特征在不同时序的时间点上的分布差异计算特征衍生层的时序损失函数值；根据时序损失函数值确定风险预测模型的目标函数值，以根据目标函数值对风险预测模型进行训练。本技术方案能够提升风险预测模型的时序稳定性。
主权项：1.一种风险预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：通过接口访问和软件主动上报的方式获得用户在软件中行为数据，根据所述行为数据和行为发生时间确定具有时序的训练样本，对于待标记的用户行为数据，将对应的用户身份信息进行灰度处理后，不断获取灰度处理后的用户的履约状态，以根据履约状态数据标注用户的风险等级，并根据所述风险等级对所述行为数据进行标注，得到包含具有时序的训练样本的训练集，并计算所述训练集中训练样本的群体稳定性指标；筛选所述群体稳定性指标大于预设阈值的所述训练样本；将筛选之后的训练样本输入风险预测模型，群体稳定性指标用于衡量训练样本时序上的分布差异，所述软件包括即时通讯软件、理财平台和购物软件中一种或多种；获取所述风险预测模型的特征衍生层输出的具有时序的衍生特征，其中，所述衍生特征为所述特征衍生层对训练样本进行特征衍生得到的，所述特征衍生层为神经网络模型的隐藏层；或，所述特征衍生层为风险预测模型为决策树模型的分裂节点；对于同一用户，获取第一时间点的第一衍生特征，以及获取与所述第一时间点不同时序的第二时间点的第二衍生特征；计算所述第一衍生特征和所述第二衍生特征的最大均值差异，得到所述特征衍生层的时序损失函数值；根据所述时序损失函数值确定所述风险预测模型的目标函数值，以根据所述目标函数值对所述风险预测模型进行训练，以通过所述风险预测模型基于预测对象的行为数据确定预测对象在对应软件中的预测风险等级信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 风险预测模型的训练方法、预测方法及装置、介质和设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号