[发明专利]基于特征选择的网络信用预警方法、系统及电子设备有效
| 申请号： | 201811130756.2 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109377347B | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 侯宪龙;须成忠;尚田丰;章杨清;邝闰涛;余睿;赖清泉;刘力铭 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院;招联消费金融有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/00 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于特征选择的网络信用预警方法、系统以及电子设备，所述方法包括：获取用户基本注册信息；根据预置的埋点策略获取应用交互数据，根据所述应用交互数据生成埋点数据；获取人脸特征；根据上述注册信息、埋点数据和人脸特征，通过Wasserstein距离进行特征重要性选择；根据选择的重要特征通过Isolation forest算法区分数据中的正负样本；根据区分的正负样本进行网络信用预警。本发明不依赖于第三方征信数据，完全基于用户操作行为和人脸特征，并采用Wasserstein距离进行特征选择，从而使非监督学习也能够充分的利用特征重要性进行模型训练从而提升预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 选择 网络 信用 预警 方法 系统 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征选择的网络信用预警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取用户基本注册信息；S2、根据预置的埋点策略获取应用交互数据，根据所述应用交互数据生成埋点数据；S3、获取人脸特征；S4、根据上述注册信息、埋点数据和人脸特征，通过Wasserstein距离进行特征重要性选择；所述Wasserstein距离根据历史正样本来初始化特定特征正样本的概率分布，以确定正负样本在特定特征上的差异，并根据特定特征上的差异完成特征重要性选择；S5、根据选择的重要特征通过Isolation forest算法区分数据中的正负样本；S6、根据区分的正负样本进行网络信用预警。
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