申请/专利权人：河南捷任贤信息科技有限公司

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853228A

主分类号：G06Q40/03

分类号：G06Q40/03;G06F16/2458;G06F40/284;G06F16/35;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于大数据分析的信贷欺诈用户识别方法及系统，通过用户行为日志文本案例的欺诈意图词向量与对应的欺诈标签关键词案例之间的区别调试深度残差网络，使得深度残差网络不仅能掌握用户行为日志文本中与欺诈标签关键词有关的欺诈意图词向量，也不会遗漏用户行为日志文本中与欺诈标签关键词无关的非欺诈意图词向量，基于此调试得到的深度残差网络所挖掘得到的异常行为描述向量，可以保障用户行为日志文本的行为细节全面性，提升了深度残差网络所挖掘的异常行为描述向量的精度，从而为欺诈用户的识别提供了可信的分析依据。

主权项：1.一种基于大数据分析的信贷欺诈用户识别方法，其特征在于，应用于大数据分析系统，所述方法包括：获取用户行为日志文本案例和欺诈标签关键词案例，所述欺诈标签关键词案例反映所述用户行为日志文本案例所匹配的欺诈标签关键词；利用深度残差网络，对所述用户行为日志文本案例进行异常行为向量挖掘，得到异常行为描述向量；将所述异常行为描述向量归纳为欺诈意图词向量和非欺诈意图词向量，所述欺诈意图词向量反映由所述深度残差网络判别的所述用户行为日志文本案例的欺诈行为事件，所述非欺诈意图词向量为所述异常行为描述向量中除所述欺诈意图词向量以外的描述向量；依据所述欺诈意图词向量与所述欺诈标签关键词案例之间的第一区别，调试所述深度残差网络，以使调试后的所述深度残差网络识别出的欺诈意图词向量与所述欺诈标签关键词案例之间的区别收敛。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南捷任贤信息科技有限公司 一种基于大数据分析的信贷欺诈用户识别方法及系统

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