[發(fā)明專利]一種個(gè)人信用評(píng)估方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611264984.X
• 申請(qǐng)日: 2016-12-30
• 公開（公告）號(hào): CN106651574A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張莉;黃曉娟;姚望舒;王邦軍;李凡長;張召
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q40/02
• 分類號(hào): G06Q40/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11227
• 代理人: 羅滿

1.一種個(gè)人信用評(píng)估方法，其特征在于，包括：

獲取訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集包括具有信用標(biāo)簽及多個(gè)信用屬性的訓(xùn)練樣本，所述信用標(biāo)簽為對(duì)對(duì)應(yīng)訓(xùn)練樣本的信用進(jìn)行評(píng)估得到的標(biāo)簽；

選取出分類效果最好的信用屬性作為最優(yōu)信用屬性并組成對(duì)應(yīng)的最優(yōu)信用屬性集，將每個(gè)訓(xùn)練樣本中包含的所述最優(yōu)信用屬性集之外的信用屬性去掉，得到對(duì)應(yīng)的最優(yōu)訓(xùn)練樣本集；

采用支持向量機(jī)對(duì)所述最優(yōu)訓(xùn)練樣本集建模，得到支持向量機(jī)分類模型；

獲取未知信用標(biāo)簽且僅具有所述最優(yōu)信用屬性的待測樣本并作為所述支持向量機(jī)分類模型的輸入，得到所述待測樣本的信用標(biāo)簽。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，選取出分類效果最好的信用屬性作為最優(yōu)信用屬性，包括：

獲取與所述多個(gè)信用屬性對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量，并對(duì)所述多個(gè)信用屬性按照所述權(quán)重向量中對(duì)應(yīng)權(quán)重由大至小進(jìn)行排序；

對(duì)進(jìn)行排序后的多個(gè)信用屬性，利用支持向量機(jī)分類器在所述訓(xùn)練樣本集上進(jìn)行10折交叉驗(yàn)證，得到所述最優(yōu)信用屬性。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，獲取與所述多個(gè)信用屬性對(duì)應(yīng)的權(quán)重向量，包括：

步驟1：將權(quán)重向量表示為w^t＝[w₁,w₂,…,w_I]^T∈R^I，令t＝0且設(shè)置對(duì)應(yīng)的初始的權(quán)重向量為w⁰＝[1/I,1/I,…,1/I]^T，I為所述信用屬性的數(shù)量；

步驟2：最大化來求得權(quán)重向量w^t+1，其中：

$z_i^{t+1}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(\right|x_i-{\mathrm{\α}}_i{H}_i^{NM}|-|x_i-{\mathrm{\β}}_i{H}_i^{NH}\left|\right),$

其中，和分別是訓(xùn)練樣本x_i在與其信用標(biāo)簽不同的異類樣本以及訓(xùn)練標(biāo)簽相同的同類樣本中的近鄰樣本矩陣，k是先驗(yàn)設(shè)置的近鄰個(gè)數(shù)，N為訓(xùn)練樣本的數(shù)量；

求解下面的優(yōu)化問題得到α_i：

$\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\α}}_i}{min}& \frac{1}{2}\left|\right|{\left(w^i\right)}^T{x}_i-{\left(w^i\right)}^T{H}_i^{NM}{\mathrm{\α}}_i|{|}^2+\mathrm{\λ}|\left|{\mathrm{\α}}_i\right|{|}_1\end{array},$

求解下面的優(yōu)化問題得到β_i：

$\begin{array}{cc}\underset{{\mathrm{\β}}_i}{min}& \frac{1}{2}\left|\right|{\left(w^i\right)}^T{x}_i-{\left(w^i\right)}^T{H}_i^{NH}{\mathrm{\β}}_i|{|}^2+\mathrm{\λ}|\left|{\mathrm{\β}}_i\right|{|}_1\end{array};$

其中，λ為控制稀疏項(xiàng)稀疏程度的超參數(shù)；

步驟3：判斷||w^t+1-w^t||是否小于或等于第一預(yù)設(shè)值，如果是，則確定w^t+1為最終得到的權(quán)重向量，如果否，則令t＝t+1，返回執(zhí)行步驟2。