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申请/专利权人：中科聚信信息技术(北京)有限公司
摘要：本申请涉及一种用于预定申请人的信用判定模型的训练方法、装置和电子设备。该用于预定申请人的信用判定模型的训练方法包括：获取所述预定申请人的有关数据；获取用于所述预定申请人的关系图谱；基于所述关系图谱进行样本筛选以获得用于模型建立的样本数据；基于所述用于模型建立的样本数据提取特征；以及，使用提取出的特征训练所述用于预定申请人的信用判定模型。这样，针对例如征信白户的申请人，通过进行基于关系图谱的关联查询和特征提取，通过申请人的周边人的信息和行为来进行信用判定，可以提升判定准确性。
主权项：1.一种用于预定申请人的信用判定模型的训练方法，其特征在于，包括：获取所述预定申请人的有关数据；获取用于所述预定申请人的关系图谱；基于所述关系图谱进行样本筛选以获得用于模型建立的样本数据；基于所述用于模型建立的样本数据提取特征；所述特征包括个体特征、图关联特征和网络特征；以及使用提取出的特征训练所述用于预定申请人的信用判定模型；其中，基于所述关系图谱进行样本筛选以获得用于模型建立的样本数据包括：在所述关系图谱中，选取用户大于等于二且至少有一个有信贷表现的征信白户样本的图作为建模样本及特征衍生范围;具体包括：选取满足逾期条件的征信白户样本作为负样本，且选取在一段时间表现期内无逾期的征信白户样本作为正样本；将网络中的其它非白户样本，不作为建模样本，仅作为建模样本的周围邻居为白户样本贡献其图特征信息；以及，如果建模样本数据量不够，则通过预定抽样方式将一部分非白户样本的征信信息删除，将其作为征信白户样本；其中，所述个体特征是建模样本的自身属性；所述图关联特征是与建模样本在同一个网络中的其它样本的个体特征，基于在图中与建模样本的网络结构，按照预定聚合方式计算后的特征；所述网络特征包括异构图特征和同构图特征，异构图特征包括局部网络风险特征，用于描述申请件邻居节点的统计类特性，包括当前申请件关联的欺诈申请件个数；异构图特征还包括全局网络风险特征，用于描述当前申请的风险情况，包括当前申请的欺诈概率。
全文数据：
权利要求：
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