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基金资助
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机构
学科分类号
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法学
1 篇
法学
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信用卡恶意消费案
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信用卡用户
1 篇
赔偿责任
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亚雯公司
机构
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平安银行股份有限...
2 篇
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1 篇
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1 篇
中国建设银行股份...
1 篇
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1 篇
优比付科技有限公...
1 篇
同济大学
1 篇
建信金融科技有限...
1 篇
河北工业大学
1 篇
合肥工业大学
1 篇
上海浦东发展银行...
作者
3 篇
汪志艺
3 篇
杨俊勉
3 篇
王伟权
2 篇
郭锡超
2 篇
荣雄
2 篇
浦巧南
1 篇
刘欣悦
1 篇
王禄文
1 篇
谢灿
1 篇
蒋昌俊
1 篇
张亚英
1 篇
沈瑜
1 篇
郑泽晨
1 篇
杨涛
1 篇
朱阿龙
1 篇
郝泽林
1 篇
郭伟
1 篇
曹建
1 篇
顾军华
1 篇
张亚娟
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中文
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"主题词=信用卡用户"
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信用卡用户
违约概率的预测方法、装置、设备及存储介质
信用卡用户违约概率的预测方法、装置、设备及存储介质
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作者:
刘腾腾
高翀
白伟仝
100005 北京市东城区建国门内大街69号
本发明实施例公开了一种
信用卡用户
违约概率的预测方法、装置、设备及存储介质。包括:采集设定历史时段内的
信用卡
账户信息集,并将所述
信用卡
账户信息集划分为正样本集及负样本集;其中,所述
用户
卡
账户信息包括多个特征信息;对所述...
详细信息
标准号: CN117422544A
本发明实施例公开了一种
信用卡用户
违约概率的预测方法、装置、设备及存储介质。包括:采集设定历史时段内的
信用卡
账户信息集,并将所述
信用卡
账户信息集划分为正样本集及负样本集;其中,所述
用户
卡
账户信息包括多个特征信息;对所述多个特征信息进行筛选,获得目标特征信息;基于所述目标特征信息对逻辑回归模型进行训练,获得目标违约概率预测模型;基于所述目标违约概率预测模型预测目标
信用卡用户
的违约概率。本发明实施例提供的用
卡
用户
违约概率的预测方法,基于筛选后的特征信息对逻辑回归模型进行训练,获得目标违约概率预测模型,最后基于目标违约概率预测模型预测目标
信用卡用户
的违约概率,可以提高预测
信用卡用户
违约概率的准确性。
关键词:
违约概率
信用卡用户
预测模型
特征信息
逻辑回归模型
目标特征信息
信用卡
账户
预测目标
信息集
预测
筛选
存储介质
历史时段
账户信息
正样本集
负样本
卡
用户
用户
卡
采集
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学校读者
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信用卡用户
监管策略的确定方法、装置和存储介质
信用卡用户监管策略的确定方法、装置和存储介质
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作者:
张继杰
王晓舟
张博
李伟
100140 北京市西城区复兴门内大街55号
本申请涉及一种
信用卡用户
监管策略的确定方法、装置、计算机设备和存储介质,属于人工智能技术领域,涉及金融科技领域或其他相关领域。方法包括:获取目标
信用卡用户
的
用户
属性信息及资源转移信息;根据
用户
属性信息及资源转移信息,...
详细信息
标准号: CN117876098A
本申请涉及一种
信用卡用户
监管策略的确定方法、装置、计算机设备和存储介质,属于人工智能技术领域,涉及金融科技领域或其他相关领域。方法包括:获取目标
信用卡用户
的
用户
属性信息及资源转移信息;根据
用户
属性信息及资源转移信息,确定针对目标
信用卡用户
的风险检测结果,风险检测结果用于表征目标
信用卡用户
是否为风险
用户
;在风险检测结果表征目标
信用卡用户
为风险
用户
的情况下,获取目标
信用卡用户
的关联
用户
;根据各关联
用户
针对目标
信用卡用户
的风险认定操作,确定目标
信用卡用户
的风险类型检测结果;根据风险类型检测结果,确定针对目标
信用卡用户
的监管策略。采用本方法能够提高
信用卡用户
的监管精准度,保证
用户
财产安全。
关键词:
信用卡用户
风险检测
用户
属性信息
风险类型
关联
用户
获取目标
监管策略
检测结果
资源转移
人工智能技术
计算机设备
表征目标
存储介质
结果表征
科技领域
用户
财产
精准度
监管
申请
金融
安全
保证
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信用卡用户
评分方法、装置、电子设备及存储介质
信用卡用户评分方法、装置、电子设备及存储介质
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作者:
朱少秦
518000 广东省深圳市罗湖区深南东路5047号
本申请实施例公开了一种
信用卡用户
评分方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:获取已授权的
用户
信用
数据,所述
用户
信用
数据包括
用户
的个人信息、
信用卡
账单和还款记录;对所述
用户
信用
数据进行预处理,获得结构化数据;基于...
详细信息
标准号: CN117057907A
本申请实施例公开了一种
信用卡用户
评分方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:获取已授权的
用户
信用
数据,所述
用户
信用
数据包括
用户
的个人信息、
信用卡
账单和还款记录;对所述
用户
信用
数据进行预处理,获得结构化数据;基于所述结构化数据进行特征处理,获得训练样本数据;构建评分模型,基于所述训练样本数据训练所述评分模型,获得训练好的评分模型,所述评分模型包括Transformer模型;使用所述训练好的评分模型对
信用卡用户
的数据进行评估和分析,获得所述
信用卡用户
的
信用
评分;可以通过对序列数据的建模和预测,对更多的特征进行考虑和分析,使
用户
信用
评分更加客观、准确。
关键词:
用户
信用
信用卡用户
评分模型
训练样本数据
结构化数据
预处理
数据包括
用户
存储介质
电子设备
个人信息
特征处理
序列数据
构建
建模
信用卡
分析
授权
评估
信用
预测
记录
申请
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基于BP_Adaboost模型的
信用卡用户
违约的预测方法及系统
基于BP_Adaboost模型的信用卡用户违约的预测方法及系统
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作者:
蒋昌俊
闫春钢
丁志军
张亚英
许朴
200092 上海市杨浦区四平路1239号
本发明提供一种基于BP_Adaboost模型的
信用卡用户
违约的预测方法及系统,包括获取
信用卡用户
的属性数据,并进行归一化处理,得到训练样本集和测试样本集;初始化训练样本的分布权值,确定BP神经网络结构,初始化BP神经网络的参数;利...
详细信息
标准号: CN106529729A
本发明提供一种基于BP_Adaboost模型的
信用卡用户
违约的预测方法及系统,包括获取
信用卡用户
的属性数据,并进行归一化处理,得到训练样本集和测试样本集;初始化训练样本的分布权值,确定BP神经网络结构,初始化BP神经网络的参数;利用训练样本,训练
T
个BP神经网络弱分类器;根据
T
个弱分类器得到强分类器,即用于
信用卡用户
违约预测的BP_Adaboost模型,以根据
信用卡用户
的属性数据预测是否会违约。本发明的基于BP_Adaboost模型的
信用卡用户
违约的预测方法及系统根据银行
信用卡用户
的历史
信用
信息进行数据分析、训练,建立BP_AdaBoost模型,提升了
信用卡用户
违约预测的准确度。
关键词:
信用卡用户
预测
弱分类器
属性数据
训练样本
初始化
神经网络结构
测试样本集
归一化处理
训练样本集
银行
信用卡
强分类器
数据分析
信用
信息
准确度
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基于属性重构与注意力机制的
信用卡用户
行为预测方法
基于属性重构与注意力机制的信用卡用户行为预测方法
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作者:
杨亮
刘嘉瑶
张秋亮
牛炳鑫
贾永娜
张亚娟
顾军华
300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院
本发明为一种基于属性重构与注意力机制的
信用卡用户
行为预测方法,首先获取银行系统某一时期
信用卡用户
的历史数据,将历史数据转换为图数据;图数据的节点代表
信用卡用户
,边表示
用户
间的联系;获取图拓扑信息和节点属性矩阵;然后,...
详细信息
标准号: CN116228400A
本发明为一种基于属性重构与注意力机制的
信用卡用户
行为预测方法,首先获取银行系统某一时期
信用卡用户
的历史数据,将历史数据转换为图数据;图数据的节点代表
信用卡用户
,边表示
用户
间的联系;获取图拓扑信息和节点属性矩阵;然后,基于图卷积神经网络构建节点属性重构模型,节点属性重构模型包括编码器和解码器,编码器将图拓扑信息和节点属性信息编码为潜在分布矩阵,解码器将潜在分布矩阵解码为重构的节点属性矩阵;最后,构建
信用卡用户
行为预测模型,将图拓扑信息和重构的节点属性矩阵输入到模型中,得到各个节点的预测标签;将训练后的
信用卡用户
行为预测模型用于新
用户
的行为预测。通过节点属性重构可以补全缺失的属性信息,同时缓解了节点敏感属性对预测结果公平性的影响。
关键词:
节点属性
信用卡用户
行为预测
重构
拓扑信息
矩阵
解码器
分布矩阵
历史数据
编码器
图数据
节点属性信息
神经网络构建
注意力机制
矩阵输入
敏感属性
属性信息
银行系统
预测结果
解码
公平性
新
用户
重构的
构建
标签
缓解
预测
转换
来源:
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一种预测
信用卡用户
违约的方法及装置
一种预测信用卡用户违约的方法及装置
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作者:
汪志艺
王伟权
郭锡超
杨俊勉
100140 北京市西城区复兴门内大街55号
本发明公开了一种预测
信用卡用户
违约的方法及装置,涉及银行数据处理技术领域,其中,该方法包括:获取
用户
信息及
信用卡
使用信息;根据
用户
信息及
信用卡
使用信息,获取预设的第一变量集合及数据集;采用逐步回归法对第一自变量集合中...
详细信息
标准号: CN113139687B
本发明公开了一种预测
信用卡用户
违约的方法及装置,涉及银行数据处理技术领域,其中,该方法包括:获取
用户
信息及
信用卡
使用信息;根据
用户
信息及
信用卡
使用信息,获取预设的第一变量集合及数据集;采用逐步回归法对第一自变量集合中的自变量进行反复筛选,剔除不具有显著性的自变量;将数据集按照一定比例划分得到训练集及测试集,根据筛选后的自变量集合及训练集建立多元逻辑回归模型;将测试集输入到多元逻辑回归模型中,得到预测超过第一天数的逾期拖欠数据的混淆矩阵;根据混淆矩阵计算得到正确预测
信用卡用户
是否违约的概率和违约
用户
的概率,当预测的概率满足预测要求时,利用多元逻辑回归模型,根据
用户
资料预测
信用卡
违约情况。
关键词:
自变量
预测
多元逻辑回归
信用卡
使用
信用卡用户
用户
信息
测试集
数据集
训练集
概率
混淆
集合
银行数据处理
矩阵
筛选
变量集合
矩阵计算
用户
资料
逐步回归
显著性
预设
剔除
信用卡
天数
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信用卡用户
风险类别识别方法、装置、计算机设备和介质
信用卡用户风险类别识别方法、装置、计算机设备和介质
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作者:
汪志艺
王伟权
杨俊勉
吴佳文
100140 北京市西城区复兴门内大街55号
本申请涉及一种
信用卡用户
风险类别识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,应用于大数据领域。本申请能够提高对
信用卡用户
风险类别的识别准确度。该方法包括:获取
信用卡用户
的
用户
信息;利用逐步回归模型和多元逻辑...
详细信息
标准号: CN114170000A
本申请涉及一种
信用卡用户
风险类别识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,应用于大数据领域。本申请能够提高对
信用卡用户
风险类别的识别准确度。该方法包括:获取
信用卡用户
的
用户
信息;利用逐步回归模型和多元逻辑回归模型从
用户
信息中筛选得到多个风险影响因素;将多个风险影响因素对应的属性值输入预先构建的决策树模型中进行遍历,获取决策树模型输出的
信用卡用户
所属的风险类别。
关键词:
信用卡用户
决策树模型
风险类别
风险影响
用户
信息
计算机程序产品
多元逻辑回归
计算机设备
存储介质
逐步回归
准确度
大数据
遍历
构建
申请
筛选
输出
应用
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信用卡用户
价值分析方法及装置
信用卡用户价值分析方法及装置
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作者:
何艳
谢玥
杨丝与
张雪吟
100140 北京市西城区复兴门内大街55号
本申请提供了一种
信用卡用户
价值分析方法及装置,涉及数据分析领域,可应用于金融领域和其他领域,所述方法包含:根据
用户
信息抽取对应客户的
信用卡
场景下的历史行为数据,通过所述历史行为数据生成历史样本数据;根据所述历史样本数...
详细信息
标准号: CN115271928A
本申请提供了一种
信用卡用户
价值分析方法及装置,涉及数据分析领域,可应用于金融领域和其他领域,所述方法包含:根据
用户
信息抽取对应客户的
信用卡
场景下的历史行为数据,通过所述历史行为数据生成历史样本数据;根据所述历史样本数据中
用户
特征与
用户
贡献值之间的相关性获得相关系数,通过所述相关系数构建相关性矩阵;通过所述相关性矩阵和预选的特征数量筛选获得备选特征数据,根据所述备选特征数据构建价值预测模型;通过所述价值预测模型分析待测
用户
数据获得
用户
价值参考数据。
关键词:
矩阵
价值预测模型
历史行为数据
历史样本数据
特征数据
备选
信用卡用户
参考数据
价值分析
金融领域
数据分析
系数构建
用户
贡献
用户
数据
用户
特征
用户
信息
构建
信用卡
抽取
筛选
场景
客户
申请
应用
分析
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信用卡用户
流失预测方法及装置
信用卡用户流失预测方法及装置
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作者:
刘涛
马强
田林
朱阿龙
郜璐瑶
孙昊
谢灿
郭伟
毛嘉晖
郑泽晨
李科强
张靖羚
刘琦
毛莹
董宏越
刘欣悦
100818 北京市西城区复兴门内大街1号
本发明公开一种
信用卡用户
流失预测方法及装置,包括:获取历史
信用卡用户
数据集;将属性特征分为分类变量以及数值变量;分别对分类变量以及数值变量进行预处理,得到历史
信用卡用户
数据集对应的训练集;根据训练集对
信用卡用户
流失预...
详细信息
标准号: CN115187376A
本发明公开一种
信用卡用户
流失预测方法及装置,包括:获取历史
信用卡用户
数据集;将属性特征分为分类变量以及数值变量;分别对分类变量以及数值变量进行预处理,得到历史
信用卡用户
数据集对应的训练集;根据训练集对
信用卡用户
流失预测模型进行训练,得到训练好的
信用卡用户
流失预测模型;获取待测
信用卡用户
的属性特征;将待测
信用卡用户
的属性特征输入至训练好的
信用卡用户
流失预测模型,得到待测
信用卡用户
的流失预测结果。使
信用卡用户
流失预测模型依据历史
信用卡用户
数据集的关键特征即预处理后的分类变量和数值变量进行训练,使得训练好的
信用卡用户
流失预测模型的预测准确性和预测精度更高,从而在
信用卡用户
流失预测时更加准确。
关键词:
信用卡用户
预测模型
分类变量
属性特征
数值变量
用户
数据
信用卡
预处理
预测
训练集
关键特征
预测结果
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一种预测
信用卡用户
违约的方法及装置
一种预测信用卡用户违约的方法及装置
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作者:
汪志艺
王伟权
郭锡超
杨俊勉
100140 北京市西城区复兴门内大街55号
本发明公开了一种预测
信用卡用户
违约的方法及装置,涉及银行数据处理技术领域,其中,该方法包括:获取
用户
信息及
信用卡
使用信息;根据
用户
信息及
信用卡
使用信息,获取预设的第一变量集合及数据集;采用逐步回归法对第一自变量集合中...
详细信息
标准号: CN113139687A
本发明公开了一种预测
信用卡用户
违约的方法及装置,涉及银行数据处理技术领域,其中,该方法包括:获取
用户
信息及
信用卡
使用信息;根据
用户
信息及
信用卡
使用信息,获取预设的第一变量集合及数据集;采用逐步回归法对第一自变量集合中的自变量进行反复筛选,剔除不具有显著性的自变量;将数据集按照一定比例划分得到训练集及测试集,根据筛选后的自变量集合及训练集建立多元逻辑回归模型;将测试集输入到多元逻辑回归模型中,得到预测超过第一天数的逾期拖欠数据的混淆矩阵;根据混淆矩阵计算得到正确预测
信用卡用户
是否违约的概率和违约
用户
的概率,当预测的概率满足预测要求时,利用多元逻辑回归模型,根据
用户
资料预测
信用卡
违约情况。
关键词:
自变量
预测
多元逻辑回归
信用卡
使用
信用卡用户
用户
信息
测试集
数据集
训练集
概率
混淆
集合
银行数据处理
矩阵
筛选
变量集合
矩阵计算
用户
资料
逐步回归
显著性
预设
剔除
信用卡
天数
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