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公开(公告)号：CN110414716B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910595699.3
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM的企业失信概率预测方法及系统，所述方法包括对企业在各个方面留下的信誉行为足迹信息进行分析与理解，并对数据进行预处理，同时结合业务需求在已有的数据特征维度上做进一步的特征工程，然后利用特征选择和特征降维的相关方法去降低特征的维度，使用以LightGBM为主的机器学习模型去学习数据，利用训练出的模型得到企业失信的概率风险值以及是否会失信的分类。本发明的技术方案可进一步提高金融机构防范欺诈和降低不良率的能力，实现对企业是否会出现失信的精准识别，适用于解决企业融资以及信用评价的问题，能够有效提高融资风险防范能力，可广泛应用于银行对企业贷款审核以及企业社会信用评估领域。
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公开(公告)号：CN110390471A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910595927.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM的供应商价值评价方法及系统，包括构建用于对供应商价值进行评分的评分指标；获取训练样本集，并基于评分指标计算出训练样本集中每一训练样本的价值评分，构建训练数据集；其中，训练样本对应的评分指标的值作为训练时使用的训练数据，相应训练样本的价值评分作为训练时使用的标签数据；利用训练数据集对LightGBM模型进行训练，得到价值评价模型；获取待评价供应商对应的评分指标的值，利用价值评价模型，通过待评价供应商对应的评价指标的值，得到待评价供应商的价值评分。本发明当供应商数据有缺失时也可很好地进行评价，模型的鲁棒性和易用性极大地降低了供应商评价难度，减少了供应链的管理成本。
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公开(公告)号：CN110414716A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910595699.3
申请日：2019-07-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM的企业失信概率预测方法及系统，所述方法包括对企业在各个方面留下的信誉行为足迹信息进行分析与理解，并对数据进行预处理，同时结合业务需求在已有的数据特征维度上做进一步的特征工程，然后利用特征选择和特征降维的相关方法去降低特征的维度，使用以LightGBM为主的机器学习模型去学习数据，利用训练出的模型得到企业失信的概率风险值以及是否会失信的分类。本发明的技术方案可进一步提高金融机构防范欺诈和降低不良率的能力，实现对企业是否会出现失信的精准识别，适用于解决企业融资以及信用评价的问题，能够有效提高融资风险防范能力，可广泛应用于银行对企业贷款审核以及企业社会信用评估领域。
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