[發明專利]多過濾器結合NSD指標的信貸客戶特征選擇方法和系統

在審

• 申請號: 201910124047.1
• 申請日: 2019-02-19
• 公開（公告）號: CN110111192A
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 馮宏偉;李霜;田夢允;馮筠
• 申請（專利權）人: 西北大學
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06K9/62
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所 61216
• 代理人: 李鄭建

1.多過濾器結合NSD指標的信貸客戶特征選擇方法，該方法用于對信貸客戶數據集中的信貸客戶特征進行選擇，其中，信貸客戶數據集中的信貸客戶的特征被標記有不同類型的標簽；

其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一：使用N個不同種類的過濾器分別對信貸客戶的M個特征的重要程度進行度量，獲得度量結果R：

步驟1.1：使用第n種過濾器對所有信貸客戶的第m個特征的重要程度進行度量，獲得度量結果n＝1,2,...,N；m＝1，2,...,M；N表示過濾器的個數，M表示特征的個數，N≥2，M≥1；

步驟1.2：依據上述步驟1.1，使用第n種過濾器對所有特征的重要程度進行度量，獲得度量結果

步驟1.3：依照上述步驟1.1至步驟1.2，使用所有不同種類的過濾器對所有特征的重要程度進行度量，獲得度量結果R；

步驟二：按照步驟1.3中度量結果的大小對每個度量結果對應的特征進行排序，構成信貸客戶的特征排序矩陣[P]_m×n；

步驟三：對信貸客戶特征排序矩陣[P]_m×n進行搜索，產生多個候選特征子集A₁,A₂,...,A_k,...,A_K，其中，A_k表示信貸客戶的第k個候選特征子集，A_k＝[a_k1,...,a_ks,…,a_kS]，a_ks表示第k個候選特征子集A_k中的第s個特征；K表示候選特征子集的個數；

步驟四：計算每一個候選特征子集的NSD值；

步驟4.1：根據信貸客戶數據集中不同類型的標簽將特征a_k1,..,a_ks,…,a_kS建立為不同類別的樣本，然后將這些樣本合并為一個信貸客戶樣本空間O_k；

步驟4.2：通過下式(1)計算候選特征子集A_k的NSD_k值；

其中，表示樣本空間O_k中第i類信貸客戶樣本的樣本數，表示樣本空間O_k中第j類信貸客戶樣本中的樣本數，i＝1,2,…,L_k，j＝1,2,…,L_k，i≠j，L_k表示樣本空間O_k中的樣本類別數；表示樣本空間O_k中第i類的信貸客戶樣本的樣本中心；表示樣本空間O_k中第j類的信貸客戶樣本的樣本中心；表示樣本空間O_k中第i類信貸客戶樣本中的第t個樣本；表示樣本空間O_k中第j類信貸客戶樣本中的第t個樣本；表示樣本空間O_k中距離第i類信貸客戶樣本中心最近的第j類信貸客戶樣本；表示樣本空間O_k中距離第j類信貸客戶樣本中心最近的第i類信貸客戶樣本；

步驟4.3：依照上述步驟4.1至4.2，得到每一個候選信貸客戶特征子集對應的NSD值；

步驟五：對步驟四獲得的所有候選信貸客戶特征子集的NSD值進行比較，選出NSD值最大時的候選特征子集作為最終的信貸客戶特征子集。

2.如權利要求1所述的多過濾器結合NSD指標的信貸客戶特征選擇方法，其特征在于，所述的步驟三包括：

步驟3.1，設置一個閾值T，并將其初始化為0；

步驟3.2，初始化一個用于存放所有候選特征子集的集合C；

步驟3.3，按照T_g+1＝T_g+1增加閾值，其中T_g表示第g個閾值，T₀＝0，搜索閾值為T_g+1時信貸客戶特征排序矩陣前T_g+1行中的所有信貸客戶特征，并將每一列都存在的共同特征選出，作為一個候選特征子集，加入到集合C中；

步驟3.4：重復上述步驟3.3，直至閾值等于信貸客戶特征排序矩陣P的行數M，得到的集合C為候選特征集，C＝A₁,A₂,...,A_k,...,A_K。