[發明專利]信用評分方法及裝置

有效

• 申請號: 201710069578.6
• 申請日: 2017-02-08
• 公開（公告）號: CN108399564B
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 黎新
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 朱雅男

1.一種信用評分方法，其特征在于，應用于應用服務器，所述方法包括：

對于應用平臺的每個用戶，獲取所述每個用戶的用戶屬性數據，所述應用平臺用于提供服務，所述服務包括借貸服務、生活繳費服務、信用卡還款服務、購物服務、即時通訊服務和信息分享服務；

根據所述每個用戶的用戶屬性數據和預設分類標準，將每個用戶劃分為多個用戶集；

在預設時間段內，每隔預設周期，從所述多個用戶集中確定至少一個目標用戶集，所述預設周期小于所述預設時間段，所述至少一個目標用戶集中第一行為未知用戶的預計收益數值高于應用平臺上除所述第一行為未知用戶以外的第二行為未知用戶的預計收益數值，每個用戶集中用戶的用戶屬性數據相近；

在每個周期內，獲取當前周期確定的第一目標用戶集中第一行為未知用戶的第一收益數值；

獲取上一周期確定的第二目標用戶集中第一行為未知用戶的第二收益數值；

如果所述第一收益數值與所述第二收益數值的差值超過預設變動范圍，則停止執行從所述多個用戶集中確定目標用戶集的步驟；

確定所述至少一個目標用戶集中行為已知用戶的信用評分均值；

將所述信用評分均值確定為所述第一行為未知用戶中每個用戶的信用評分；

根據所述第一行為未知用戶在確定信用評分后的信用記錄，對所述第一行為未知用戶進行篩選，得到第一用戶樣本，所述第一用戶樣本為由信用記錄所確定的收益數值滿足預設閾值的第一行為未知用戶；

獲取第一用戶樣本的用戶屬性數據和行為數據，根據所述第一用戶樣本的用戶屬性數據和行為數據，提取所述第一用戶樣本的用戶特征；

獲取第二用戶樣本的用戶屬性數據和行為數據，根據所述第二用戶樣本的用戶屬性數據和行為數據，提取所述第二用戶樣本的用戶特征；

根據所述第一用戶樣本的用戶特征以及所述第二用戶樣本的用戶特征，對第一評分模型進行訓練，得到第二評分模型，所述第一評分模型用于根據用戶特征對用戶進行信用評分；

周期性地，根據所述第二評分模型對所述應用平臺的用戶進行信用評分；或者，接收應用客戶端響應于服務發送的用戶的信用評分請求，根據所述用戶的信用評分請求，根據所述第二評分模型對所述用戶進行信用評分，將所述信用評分發送至所述應用客戶端。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一行為未知用戶在確定信用評分后的信用記錄，對所述第一行為未知用戶進行篩選，得到第一用戶樣本包括：

根據所述第一行為未知用戶的信用記錄，確定所述第一行為未知用戶中每個用戶的收益數值；

將所述第一行為未知用戶中收益數值滿足預設閾值的用戶作為所述第一用戶樣本。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設閾值包括第一預設閾值和第二預設閾值，所述第一預設閾值大于0，所述第二預設閾值不大于0，所述將所述第一行為未知用戶中收益數值滿足預設閾值的用戶作為所述第一用戶樣本包括：

將所述第一行為未知用戶中收益數值高于第一預設閾值行為未知用戶，與收益數值低于第二預設閾值的行為未知用戶確定為所述第一用戶樣本。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述將所述第一行為未知用戶中收益數值滿足預設閾值的用戶作為所述第一用戶樣本之前，所述方法還包括：

根據所述第一行為未知用戶中每個用戶的收益數值，確定所述第一行為未知用戶的平均收益數值；

如果平均收益數值大于所述預設閾值，則執行所述將所述第一行為未知用戶中收益數值滿足預設閾值的用戶作為所述第一用戶樣本的步驟。