信贷风险预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
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相关资料
信贷风险预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种信贷风险预测方法、装置、设备及存储介质,接收客户端发送的信用确定请求,信用确定请求包括目标企业的信用信息,信用信息包括:企业信用信息、个人信用信息以及核心企业信用信息,核心企业为目标企业所在供应链中的中心企业;根据信用信息,确定目标企业在不同供应链中的违约概率;根据目标企业在不同供应链中的违约概率以及核心企业的预设信用等级,确定目标企业的信贷风险结果;向客户端发送信贷风险结果。可以更加准确的预测目标企业的信贷风险结果。
预测方法及装置、设备、存储介质.pdf
本申请公开了一种预测方法及装置、设备、存储介质;其中,所述方法包括:获取第一样本数据,所述第一样本数据包括存储装置在第一时间段的采样时刻的第一参数值;从所述各个采样时刻的第一参数值中查找出第一目标极值,所述第一目标极值的采样时刻与特定采样时刻之间的时间间隔大于第一阈值,所述特定采样时刻属于所述第一时间段;基于所述第一目标极值的采样时刻至所述特定采样时刻之间的所述第一参数值,预测所述存储装置在第二时间段的采样时刻的第二参数值。
薪资预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及数据分析领域,具体公开了一种薪资预测方法、装置、设备及存储介质,该方法的具体步骤包括:获取与目标岗位对应的用户的简历信息;对所述简历信息进行特征提取,得到所述目标岗位所对应的岗位特征数据;根据所述岗位特征数据生成时间序列数据;对所述时间序列数据进行平稳化处理,得到平稳时间序列数据;将所述平稳时间序列数据输入至预先训练好的神经网络模型中进行预测,得到所述用户的薪资预测结果。基于该方法,能够实现智能化的岗位薪酬预测,能够免除繁琐调查步骤,减少时间成本和人力成本。
风险预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及一种风险预测方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:从业务数据中获取多个实体及多个实体之间的关联关系;业务数据用于表征在不同业务类型下所产生的数据;根据多个实体及多个实体之间的关联关系,构建实体关系图谱;根据实体关系图谱计算实体的目标风险量化值,基于实体的目标风险量化值对实体进行风险预测,生成风险预测结果。本申请提供的技术方案可以提高风险识别的准确度。
在线预测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种在线预测方法、装置、设备和存储介质,所述方法包括:基于同一目标训练参数,利用预定特征集联合训练导师模型和学生模型,获得训练后的所述学生模型;其中,所述导师模型用于数据粗排;所述学生模型用于数据精排;基于所述导师模型获得的预定参数信息通过蒸馏迁移的方式应用于所述学生模型;基于训练后的所述学生模型,进行预定任务的在线预测。相较于基于不同的目标训练参数单独训练用于粗排的导师模型和单独训练用于精排的学生模型,本公开实施例技术方案能够减少粗排和精排的精度不匹配的情况,整体提升模型的预测精度,且