[發明專利]用戶行為預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210141838.7
• 申請日: 2022-02-16
• 公開（公告）號: CN114549174A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 汪志藝;王偉權;楊俊勉;吳佳文
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06N20/10
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 馮右明

1.一種用戶行為預測方法，其特征在于，所述方法包括：

響應于待預測用戶發送的業務申請請求，獲取所述業務申請請求中的用戶信息；所述用戶信息中包括所述待預測用戶的多個維度的用戶信息；所述多個維度表征所述業務申請請求對應的業務對所述待預測用戶的多個種類的申請條件；

將所述多個維度的用戶信息輸入預先訓練的目標支持向量機預測模型，通過所述目標支持向量機預測模型將所述多個維度的用戶信息從低維空間映射至高維空間，并基于高維空間中的用戶信息進行非線性分類，獲取所述目標支持向量機預測模型基于所述非線性分類的分類結果輸出的預測值；所述高維空間的維度數量與所述用戶信息的維度數量對應；

根據所述預測值，確定所述待預測用戶發生與所述業務關聯的設定風險行為的預測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述響應于待預測用戶發送的業務申請請求，獲取所述業務申請請求中的用戶信息，包括：

接收到待預測用戶發送的業務申請請求，獲取所述業務申請請求中所述待預測用戶的關聯資產信息、關聯業務信息和位置信息，作為所述待預測用戶的用戶信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述多個維度的用戶信息輸入預先訓練的目標支持向量機預測模型之前，還包括：

對所述多個維度的用戶信息進行預處理，將所述多個維度的用戶信息轉換為多個維度的數值用戶信息；

將所述數值用戶信息輸入預先訓練的目標支持向量機預測模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述多個維度的用戶信息轉換為多個維度的數值用戶信息，包括：

根據所述關聯資產信息的資產數量，確定所述關聯資產信息對應的第一標簽數值；所述第一標簽數值的大小與所述資產數量正相關；

根據所述關聯業務信息所屬的風險級別，確定所述關聯業務信息對應的第二標簽數值；所述第二標簽數值的大小與所述風險級別正相關；

根據所述位置信息對應的區域經濟指標，確定所述位置信息對應的第三標簽數值；所述第三標簽數值的大小與所述區域經濟指標正相關；

根據所述第一標簽數值、所述第二標簽數值以及所述第三標簽數值中的至少兩種，得到所述多個維度的數值用戶信息。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標支持向量機預測模型基于所述非線性分類的分類結果輸出的結果在設定數值范圍內；

所述根據所述預測值，確定所述待預測用戶發生與所述業務關聯的設定風險行為的預測結果，包括：

若所述預測值小于或等于預測閾值，預測所述待預測用戶不發生設定風險行為；

若所述預測值大于預測閾值，預測所述待預測用戶發生設定風險行為；

其中，所述預測閾值在所述設定數值范圍內。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標支持向量機預測模型通過如下方式訓練得到：

獲取多個樣本用戶信息，并將所述多個樣本用戶信息分割為訓練集以及測試集；所述樣本用戶信息包括多個維度的樣本用戶信息以及對應的真實行為狀態；

將所述訓練集中的多個維度的樣本用戶信息輸入待訓練支持向量機預測模型，通過所述待訓練支持向量機預測模型將所述多個維度的樣本用戶信息映射至多維空間，基于所述多維空間的分類結果輸出樣本預測值；

循環執行所述將所述多維數據坐標輸入待訓練支持向量機預測模型的步驟，直到檢測到所述樣本預測值對應的樣本設定風險行為狀態與所述真實行為狀態一致時，將當前待訓練支持向量機預測模型作為待驗證支持向量機預測模型；

將所述測試集中的樣本用戶信息輸入所述待驗證支持向量機預測模型，根據所述待驗證支持向量機預測模型的輸出結果，得到目標支持向量機預測模型。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于C類支持向量分類機和徑向基核函數構建待訓練支持向量機預測模型。