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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于LSTM和CNN融合的深度神經網絡個人信用評分方法

基于LSTM和CNN融合的深度神經網絡個人信用評分方法

2021-03-19 | pdf | 1.67 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為提高信用風險評估的準確性,基于互聯網行業的用戶行為數據,提出一種基于長短期記憶(LSTM)神經網絡和卷積神經網絡(CNN)融合的深度神經網絡個人信用評分方法。對每個用戶的行為數據進行編碼,形成一個包括時間維度和行為維度的矩陣,通過融合基于注意力機制的LSTM模型和CNN模型2個子模型,從用戶原始行為數據中提取序列特征和局部特征。在真實數據集上的實驗結果表明、該方法的KS指標和AUC指標均優于傳統的機器學習方法和單一的LSTM卷積神經網絡方法,證明了該方法在個人信用評分領域的有效性和可行性。

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