公开(公告)号：CN111127184B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN201911061595.0

申请日：2019-11-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张鹏 ,  丁海洋 ,  顾宁 ,  卢暾

IPC: G06Q40/03 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214

公开(公告)号：CN111127184A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911061595.0

申请日：2019-11-01

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张鹏 ,  丁海洋 ,  顾宁 ,  卢暾

IPC: G06Q40/02 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于信用评估技术领域，具体为一种分布式组合信用评估方法。本发明方法包括：通过分布式二分均值聚类算法，分析属性的对信用评估的重要性，并在计算样本间距离时通过加权的方式考虑属性重要性的不同，有效地将用户划分到信用类似的类簇中；采用基于变量加权聚类的组合技术，对用户特征数据进行建模，具体是将用户按相似性划分到不同聚簇，然后训练多个不同类别间任意两个聚簇的判别分类器，并通过加权的策略组合它们的分类结果，从而构建用户信用评估模型；然后，利用该模型依据用户特征数据自动地对其信用状况作出判别。本发明大大提升了信用评估方法的计算效率和可扩展性，也提高了在大数据信用评估应用中的适用性。