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基于知识图谱和机器学习算法挖掘银行潜在授信客户方法

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摘要

本发明提供了基于知识图谱和机器学习算法挖掘银行潜在授信客户方法，包括如下步骤：1、样本采集阶段；2、数据预处理阶段；3、模型训练阶段。本发明的优点在于：运用高效的XGBoost集成分类器训练潜在授信客户预测模型，挖掘出具有营销更高成功率的潜在授信客户，实现对客户进行精准营销；该发明的广泛应用和推广，将给予业务人员提供更加营销价值的授信客户，提高了一线业务人员的工作效率，为银行开展授信业务有着重大的意义和应用价值；首次将基于图谱提取特征的方式应用到潜在授信客户挖掘，从而推广了知识图谱的应用范围，更进一步地促进知识图谱的发展；对处理样本不均匀问题的解决具有良好效果。

著录项

  • 公开/公告号CN110458592A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京海致星图科技有限公司;

    申请/专利号CN201910525458.1

  • 发明设计人 周家木;

    申请日2019-06-18

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 100089北京市海淀区学院路甲5号2幢平房B-1031室

  • 入库时间 2024-02-19 15:35:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/02 申请日:20190618

    实质审查的生效

  • 2019-11-15

    公开

    公开

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