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公开(公告)号：CN115936709A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211555924.9
申请日：2022-12-06
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06Q20/40 , G06N3/08 , G06N3/047 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开基于LSTM模型及用户画像的交易风险预测方法和系统，交易风险预测方法包以下步骤：S1：采集用户信用卡历史交易数据；S2：将数据拆分成训练数据集和测试数据集；S3：构建并训练LSTM网络模型，得到交易异常概率预测模型；S4：基于测试数据集对交易异常概率预测模型进行测试，若测试结果符合预测精度，则进入步骤S5，若测试结果不符合预测精度，则返回步骤S3；S5：获取用户当前消费数据，采用交易异常概率预测模型基于预处理后的用户当前消费数据预测用户当前交易异常概率；S6根据用户的消费习惯数据对用户进行画像分析，并为每一类型用户赋予对应的异常交易发生概率；S7：基于用户交易异常概率和异常交易发生概率计算得到用户交易风险值。
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