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申请/专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司

摘要：本发明公开了一种租赁方法、租赁装置、租赁平台及存储介质。其中，该方法包括：获取请求租赁服务的用户的身份信息；根据所述用户的身份信息查询所述用户的信用分；基于所述租赁服务的信用服务租赁评估模型和所述用户的信用分，得到所述用户的服务等级；其中，所述信用服务租赁评估模型是根据所述租赁服务的历史用户的信用分、历史租赁数据和属性信息，通过机器学习确定的；基于所述用户的服务等级执行物品借出操作，以将相应的物品借出给所述用户。本发明实施例在提高租赁安全性的同时，可以减少用户的支付押金等操作，提高了租赁效率。

主权项：1.一种租赁方法，其特征在于，包括：获取请求租赁服务的用户的身份信息；根据所述用户的身份信息查询所述用户的信用分；基于所述租赁服务的信用服务租赁评估模型和所述用户的信用分，得到所述用户的服务等级；其中，所述信用服务租赁评估模型是根据所述租赁服务的历史用户的信用分、历史租赁数据和属性信息，通过机器学习确定的；基于所述用户的服务等级执行物品借出操作，以将相应的物品借出给所述用户；所述方法还包括：获取第一样本集数据，所述第一样本集数据包括多个历史用户的样本数据，各用户的样本数据包括：用户的信用分、用户的历史租赁数据和用户个体相关的属性信息；根据所述第一样本集数据，通过机器学习，生成第一预测模型，所述第一预测模型用于预测用户的使用租赁服务概率和服务消费金额；根据所述第一样本集数据，通过机器学习，生成第二预测模型，所述第二预测模型用于预测用户的租赁服务违约概率和违约损失金额；基于所述第一预测模型和所述第二预测模型对第二样本集数据进行预测，得到所述第二样本集数据中各用户的使用租赁服务概率、服务消费金额、租赁服务违约概率和违约损失金额；其中，所述第二样本集数据包括：不同信用分区间对应的历史用户的样本数据；对所述第二样本集数据设置信用分阈值，确定信用分大于所述信用分阈值的用户，统计相应用户的使用租赁服务概率与服务消费金额乘积之和、租赁服务违约概率与违约损失金额乘积之和的差值，选取所述差值达到第一设定条件的信用分阈值为第一信用分阈值；生成包含所述第一信用分阈值的信用服务租赁评估模型，所述信用服务租赁评估模型用于根据所述第一信用分阈值确定用户的服务等级，所述服务等级包括：押金全免等级及非押金全免等级。

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