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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111383028A(43)申请公布日2020.07.07(21)申请号202010181153.6(22)申请日2020.03.16(71)申请人支付宝(杭州)信息技术有限公司地址310013浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人陈靖王震方彦明姚滨晖(74)专利代理机构北京智信禾专利代理有限公司11637代理人李晓庆(51)Int.Cl.G06Q20/40(2012.01)G06Q40/02(2012.01)权利要求书3页说明书11页附图7页(54)发明名称预测模型训练方法及装置、预测方法及装置(57)摘要本说明书实施例提供了预测模型训练方法及装置、预测方法及装置,其中,所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练,得到所述第一预测模型;将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型,获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值;基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值;获取每个所述用户的信用特征,并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练,得到第二预测模型;采用上述串联模式对第一预测模型和第二预测模型进行级联训练,使得预测模型的训练更加简单。CN111383028ACN111383028A权利要求书1/3页1.一种预测模型训练方法,包括:获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练,得到所述第一预测模型;将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型,获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值;基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值;获取每个所述用户的信用特征,并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练,得到第二预测模型。2.根据权利要求1所述的预测模型训练方法,所述获取至少一个用户的资源特征包括:根据第一资源平台获取至少一个用户的资源特征。3.根据权利要求1所述的预测模型训练方法,所述基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值包括:将每个所述用户的目标概率值减去预测概率值获得的差值,确定为每个所述用户对应的训练概率值。4.根据权利要求1所述的预测模型训练方法,所述获取每个所述用户的信用特征包括:根据第二资源平台获取每个所述用户的信用特征。5.根据权利要求1所述的预测模型训练方法,每个所述用户均携带有唯一标识;相应的,所述基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练,得到第二预测模型包括:基于每个所述用户的唯一标识确定每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值;根据每个所述用户的信用特征以及每个所述用户的信用特征对应的训练概率值对第二预测模型进行训练,得到第二预测模型,所述第二预测模型输出每个所述用户的信用特征对应的概率值。6.根据权利要求1-5任意一项所述的预测模型训练方法,所述第一预测模型和所述第二预测模型为相同类型的预测模型。7.根据权利要求1所述的预测模型训练方法,所述资源特征包括交易特征、资产特征以及提现特征。8.根据权利要求1所述的预测模型训练方法,所述信用特征包括征信特征、公积金特征以及贷款特征。9.一种预测方法,包括:获取用户的资源特征以及信用特征;将所述用户的资源特征输入预先训练的第一预测模型,获得所述用户的资源特征对应的第一概率值,以及将所述用户的信用特征输入预先训练的第二预测模型,获得所述用户的信用特征对应的第二概率值;基于所述第一概率值和所述第二概率值确定所述用户的预测结果。10.根据权利要求9所述的预测方法,所述获取用户的资源特征以及信用特征包括:根据第一资源平台获取所述用户的资源特征以及根据第二资源平台获取所述用户的2CN111383028A权利要求书2/3页信用特征。11.根据权利要求9所述的预测方法,所述基于所述第一概率值和所述第二概率值确定所述用户的预测结果包括:将所述第一概率值和所述第二概率值进行累加得到累加概率值,并将所述累加概率值作为所述用户的预测结果。12.根据权利要求11所述的预测方法,所述将所述累加概率值作为所述用户的预测结果之后,还包括:基于所述用户的预测结果确定所述用户是否为风险用户。13.根据权利要求12所述的预测方法,所述基于所述用户的预测结果确定所述用户是否为风险用户包括:判断所述用户的预测结果是否大于等于业务方的预设风险阈值,若是,则确定所述用户为风险用户。14.根据权利要求11所述的预测方法,所述第一预测模型和所述第二预测模型