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公开(公告)号:CN112182331A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202011015886.9
申请日:2020-09-24
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海金仕达软件科技有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM‑RFE的客户风险特征筛选方法及其应用,方法包括:获取包括多个客户特征的客户风险特征数据;针对客户风险特征Xj,基于基尼系数、信息增益、信息增益比、互信息及SVM分类器最优分类结果的特征权重计算客户风险特征Xj的重要度综合度量指数;依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数后,按照以上指数从大到小依次排序,选取前k个特征构成客户风险特征集。本发明的方法不仅考虑了所选特征子集与目标变量的相关性及特征子集自身的冗余性,克服利用单一指标筛选客户风险特征的弊端,而且在特征筛选过程中引入了SVM分类器的训练结果,使得所筛选客户风险特征更加适合SVM分类器的特性,应用前景好。
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公开(公告)号:CN112182331B
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202011015886.9
申请日:2020-09-24
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海金仕达软件科技有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM‑RFE的客户风险特征筛选方法及其应用,方法包括:获取包括多个客户特征的客户风险特征数据;针对客户风险特征Xj,基于基尼系数、信息增益、信息增益比、互信息及SVM分类器最优分类结果的特征权重计算客户风险特征Xj的重要度综合度量指数;依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数后,按照以上指数从大到小依次排序,选取前k个特征构成客户风险特征集。本发明的方法不仅考虑了所选特征子集与目标变量的相关性及特征子集自身的冗余性,克服利用单一指标筛选客户风险特征的弊端,而且在特征筛选过程中引入了SVM分类器的训练结果,使得所筛选客户风险特征更加适合SVM分类器的特性,应用前景好。
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公开(公告)号:CN114549193A
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202111575861.9
申请日:2021-12-21
Applicant: 上海金仕达软件科技有限公司
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本申请涉及一种名单筛查方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:获取金融交易系统中申请交易的第一账户名单,第一账户名单包括多个账户信息;根据全量黑名单数据库对该第一账户名单进行筛查处理,得到第二账户名单;根据重点黑名单数据库对该第二账户名单再次进行筛查处理,得到第三账户名单,其中,重点黑名单数据库中存储有重要等级大于预设等级的黑名单;将该第三账户名单发送至人工筛查终端,以供人工对第三账户名单中的账户信息进行筛查;根据人工筛查结果向该金融交易系统发送第一指示信息,第一指示信息用于指示是否对第三账户名单包括的账户信息对应的交易进行响应。采用本方法能够提升反非法金融活动名单筛查准确率。
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公开(公告)号:CN119483941A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411601037.X
申请日:2024-11-11
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于树型图格的非对称拓扑密码生成方法、装置和介质,涉及信息加密技术领域。获取由待加密的汉字图或者其他生成的多个互不同构的树;多个互不同构的树构成树型图网络块基或全着色树型图网络块基,并对多个互不同构的树进行合并运算,确定树型图格;合并运算为无重边顶点重合运算或边连接运算,然后获取树型图格的全着色拓扑编码矩阵,并根据全着色拓扑编码矩阵,生成非对称拓扑密码。该方法能够生成一种抵抗量子计算和智能进攻的非对称拓扑密码。
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