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申请/专利权人：上海淇玥信息技术有限公司

摘要：本发明提供了一种基于社交文本信息的资源归还增比方法、装置和电子设备。该方法包括：建立业务特征词库，该业务特征词库包括词索引、与各词索引相对应的多类特征词及各特征词向量；获取当前用户的社交文本信息，并进行预处理、整合处理和分词处理，生成各词对应的词向量；将所生成的各词向量与所述业务特征词库中的各特征词向量进行查询比对；基于查询比对结果，计算当前用户的社交风险因素评估值；计算当前用户的风险预测值；根据所计算的社交风险因素评估值和风险预测值，确定与当前用户相对应的资源归还增比。本发明的方法显著提升了风险定价的区分能力及业务收益，有效减少了用户流失。

主权项：1.一种基于社交文本信息的资源归还增比方法，其特征在于，包括：建立业务特征词库，该业务特征词库包括词索引、与各词索引相对应的多类特征词及各特征词向量，所述多类特征词包括金融资源相关特征词、风险特征词、欺诈特征词；获取当前用户的社交文本信息，对该当前用户的社交文本信息进行预处理、整合处理和分词处理，并生成各词对应的词向量；将所生成的各词向量与所述业务特征词库中的各特征词向量进行查询比对；计算所生成的各词向量与所述金融资源相关特征词、风险特征词、欺诈特征词中的各特征词向量相似度，并将所计算的向量相似度与各特征词的特定阈值进行比较；分别计算向量相似度大于各特征词的特定阈值的词数量或词频率；将所计算的各词的词数量或词频率分别与金融资源相关特征词、风险特征词、欺诈特征词相对应的权重相乘，以进行加权求和或者求方差，并将所求值作为当前用户的社交风险因素评估值；其中：与金融资源相关特征词、风险特征词、欺诈特征词相对应的权重通过设定得到；计算所述当前用户的风险预测值；基于所计算的社交风险因素评估值和风险预测值，进行风险状态预测，根据风险状态预测结果，确定当前风险性状态，并根据预定的资源归还增比策略，确定当前用户的最佳资源归还增比；构建资源归还增比确定模型，使用训练数据训练该资源归还增比确定模型，所述训练数据包括历史用户的用户特征数据、社交风险因素评估值和金融风险表现数据，所述金融风险表现数据为用户在资源归还期限内风险状态的转移概率；使用训练好的资源归还增比确定模型，计算当前用户的风险状态的转移概率，并将所述转移概率作为风险预测值。

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