[發(fā)明專利]基于圖計算及社區(qū)劃分算法區(qū)分信貸用戶的方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010773948.6 | 申請日： | 2020-08-04 |
| 公開（公告）號： | CN111915426A | 公開（公告）日： | 2020-11-10 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 陳德建;崔巖莉 | 申請（專利權(quán)）人： | 中投國信（北京）科技發(fā)展有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/02 | 分類號： | G06Q40/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京魚爪知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11754 | 代理人： | 吳云 |
| 地址： | 100160 北京市豐臺區(qū)*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 計算 社區(qū) 劃分 算法 區(qū)分 信貸 用戶 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了基于圖計算及社區(qū)劃分算法區(qū)分信貸用戶的方法及系統(tǒng)，涉及信貸技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明根據(jù)信貸用戶的ssid、身份證號碼和當前所在經(jīng)緯度信息，即可獲得信貸用戶的戶籍所在縣以及用戶當前所在的城市及區(qū)縣；根據(jù)經(jīng)緯度把商場的ssid剔除，剩余的ssid采用圖計算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建知識圖譜，兩個相關(guān)聯(lián)的節(jié)點進行連線并作關(guān)聯(lián)標注，標注為同事、老鄉(xiāng)或同縣區(qū)，采用圖計算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建知識圖譜，通過對知識圖譜進行隨機游走序列把關(guān)聯(lián)標注的關(guān)系生成embedding；按照社區(qū)劃分算法對embedding進行切割，得到多個社群；再對社群進行標注劃分以區(qū)分社群的好壞。本發(fā)明使得實行手工賬管理的非常簡單，便于聯(lián)社對基層社發(fā)生的每筆業(yè)務(wù)進行有效的監(jiān)控，區(qū)分信貸用戶的好壞。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及信貸技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及基于圖計算及社區(qū)劃分算法區(qū)分信貸用戶的方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
信貸是指以償還和付息為條件的價值運動形式。通常包括銀行存款、貸款等信用活動，狹義上僅指銀行貸款，廣義上同“信用”通用。信貸是用有償方式動員和分配資金的重要形式，是發(fā)展經(jīng)濟的有力杠桿。
信貸是農(nóng)村信用社運用資金取得效益最主要的途徑，貸款質(zhì)量的高低，直接關(guān)系到農(nóng)村信用社的生存和發(fā)展。但由于農(nóng)村信用社網(wǎng)點多、分布散、貸款筆數(shù)多、信貸員素質(zhì)水平各異等原因，使得實行手工賬管理的難度非常大，聯(lián)社無法對基層社發(fā)生的每筆業(yè)務(wù)進行有效的監(jiān)控，如何區(qū)分信貸用戶的好壞成為急需解決的問題。
發(fā)明內(nèi)容
為了克服上述問題或者至少部分地解決上述問題，本發(fā)明實施例提供基于圖計算及社區(qū)劃分算法區(qū)分信貸用戶的方法及系統(tǒng)，以便于區(qū)分信貸用戶的好壞。
本發(fā)明的實施例是這樣實現(xiàn)的：
第一方面，本發(fā)明提供一種基于圖計算及社區(qū)劃分算法區(qū)分信貸用戶的方法，包括以下步驟：
S100:獲取信貸用戶的ssid、身份證號碼和當前所在經(jīng)緯度；
S200:通過清洗ssid和身份證號碼前六位獲取信貸用戶的戶籍所在縣，根據(jù)經(jīng)緯度獲取信貸用戶當前所在的城市及區(qū)縣；
S300:根據(jù)經(jīng)緯度把商場的ssid剔除，把剩余的ssid記錄并存儲；
S400:根據(jù)剩余的ssid，采用圖計算的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建知識圖譜，對相同的ssid作關(guān)聯(lián)標注，并標注為同事，對剩余的ssid相同戶籍所在地作關(guān)聯(lián)標注，并標注為老鄉(xiāng)，對剩余的ssid相同經(jīng)緯度作關(guān)聯(lián)標注，并標注為同縣區(qū)；
S500:通過對知識圖譜進行隨機游走序列把關(guān)聯(lián)標注的關(guān)系生成embedding；
S600:按照社區(qū)劃分算法對embedding進行切割，得到多個社群；
S700:對社群進行標注，標注的社區(qū)里面超過第一閾值違約的為壞用戶社群，把低于第二閾值違約社群標注為好社群。
在本發(fā)明的一些實施例中，還包括步驟S800：用常規(guī)機器學習算法xgboost進行訓練，在知識圖譜中，兩個節(jié)點之間作關(guān)聯(lián)標注的為關(guān)系向量，把社群中關(guān)系向量作為訓練樣本，好社群和壞社群標注作為目標target進行訓練。
在本發(fā)明的一些實施例中，還包括步驟S900：訓練之后生成模型，當一個用戶申請時先劃分到社群，進行關(guān)系embedding，代入訓練好的模型進行預測。
在本發(fā)明的一些實施例中，在步驟S500中，生成embedding的方法包括采用node2vec算法。
在本發(fā)明的一些實施例中，在步驟S700中，第一閾值為70％，第二閾值為10％。
第二方面，本發(fā)明還提供一種基于圖關(guān)系社群切分后區(qū)分信貸用戶好壞的系統(tǒng)，包括：
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