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申请/专利权人：四川新网银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的人工信贷审核信息推荐方法及系统，属于信贷审核技术领域。本发明包括：1、制作内容素材：对被审核对象的数据信息进行标准化处理；2、特征收集：收集审核人员的行为数据、环境数据以及被审核对象特征集合；3、特征处理：将特征处理成标准化特征向量；4、模型训练：将标准化特征向量输入由GBDT模型和LR逻辑回归模型构成的组合模型中进行训练，获得特征向量与内容素材的映射关系；5、模型预测：将待预测的用户信息经过特征处理后，输入训练好的模型中，输出预测点击率排名前n的内容素材。本发明通过学习审批人员使用素材的行为形成智能推荐，能够从海量素材内容中筛选出审批人员偏好的内容，提高审批效率。
主权项：1.一种基于机器学习的人工信贷审核信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：制作内容素材：对被审核对象的数据信息进行标准化处理，生成表格和图形素材，并形成对应的内容链接；步骤2：特征收集：收集审核人员的行为数据、环境数据以及被审核对象特征集合；步骤3：特征处理：将步骤2收集到的特征处理成标准化特征向量并打上内容偏好标签；步骤4：模型训练：将步骤3处理后得到的标准化特征向量输入由GBDT模型和逻辑回归模型构成的组合模型中进行训练，形成特征向量与内容素材的映射关系；步骤5：模型预测：将待预测的用户的行为数据、环境数据以及被审核对象特征集合经过步骤3特征处理后得到标准化特征向量后，输入步骤4训练好的模型中，输出预测点击率排名前n的内容素材，n为大于0的整数；步骤2中所述审核人员的行为数据包括审核员对内容素材的点击率、通过计时器记录的停留时长、点击顺序；所述环境数据包括通过计时器记录的登陆时间、当前审核节点位置、其他审核人员的行为数据、审核时间、被审核申请人以及企业属性；被审核对象特征集合包括：被审核人的个人信息、公司的基础信息以及数据的完整度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川新网银行股份有限公司 一种基于机器学习的人工信贷审核信息推荐方法及系统
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