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申请/专利权人：奇瑞徽银汽车金融股份有限公司
摘要：本发明公开了一种融合多类型特征的汽车贷款逾期天数预测方法，包括如下步骤：S1、对相关信息文本数据进行编码和标签概率向量的输出；S2、结合相关信息信息、客户基本信息和客户还款行为信息的特征向量构建，并基于滑动窗口生成特征向量序列；S3、基于改进的SRU网络对客户的贷款逾期天数进行预测。本发明的优点在于：通过使用改进的SRU网络，对多类型特征序列进行挖掘，解决了传统机器学习风险建模时难以挖掘多类型特征的问题，从而可以增强模型的稳定性和泛化能力，实现客户逾期天数的精准预测。
主权项：1.一种融合多类型特征的汽车贷款逾期天数预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、对相关信息文本数据进行编码和标签概率向量的输出；S2、结合相关信息信息、客户基本信息和客户还款行为信息的特征向量构建，并基于滑动窗口生成特征向量序列；S3、基于改进的SRU网络对客户的贷款逾期天数进行预测。
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百度查询： 奇瑞徽银汽车金融股份有限公司 一种融合多类型特征的汽车贷款逾期天数预测方法
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