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公开(公告)号：CN109191276A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810789859.3
申请日：2018-07-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的P2P网络借贷机构风险评估方法，属于网络大数据处理及电子信息技术领域。包括：首先，采集P2P网贷企业的公司简介文本信息，进行分词；然后，对所有文档的词，使用信息增益提取关键词；其次，使用Max-min ACLA算法构造强化学习模型；在强化学习模型的训练过程中，采用动态改变权重的方法更新样本权重；最后，利用训练好的强化学习模型对待评估机构进行风险评估。本发明采用了强化学习模型来解决文本分类数据少且数据不平衡的问题，同时通过动态更新样本权重的方法加快模型训练的收敛速度，节省了大量时间，使其具有更强的实用性。本发明针对公司简介文本提取关键词特征，非常易于实现。
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公开(公告)号：CN109191276B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201810789859.3
申请日：2018-07-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于强化学习的P2P网络借贷机构风险评估方法，属于网络大数据处理及电子信息技术领域。包括：首先，采集P2P网贷企业的公司简介文本信息，进行分词；然后，对所有文档的词，使用信息增益提取关键词；其次，使用Max‑min ACLA算法构造强化学习模型；在强化学习模型的训练过程中，采用动态改变权重的方法更新样本权重；最后，利用训练好的强化学习模型对待评估机构进行风险评估。本发明采用了强化学习模型来解决文本分类数据少且数据不平衡的问题，同时通过动态更新样本权重的方法加快模型训练的收敛速度，节省了大量时间，使其具有更强的实用性。本发明针对公司简介文本提取关键词特征，非常易于实现。
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公开(公告)号：CN109472277A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201710808021.X
申请日：2017-09-08
Abstract: 本公开涉及一种借贷方分类的方法、装置以及存储介质，包括：获取多个借贷方的数据样本对应多个预设类型在不同维度下的第一待确定向量，从多个数据样本对应的第一待确定向量中确定相同类型和相同维度的第二待确定向量，根据第二待确定向量训练预设分类模型得到第一分类结果、特征向量和特征向量对应的第一目标分类模型，且从第一分类结果中获取特征向量对应的第二分类结果，根据第二分类结果得到每个数据样本的目标分类集合，并通过每个目标分类集合训练预设分类模型得到第二目标分类模型，获取待分类借贷方的目标数据，将目标数据作为第一目标分类模型的输入得到待确定分类结果，并将待确定分类结果作为第二目标分类模型的输入得到目标分类结果。
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