本发明专利技术提供了一种基于催收标签的接入设备鉴别方法、装置和计算机设备。该方法包括：根据预定筛选规则，筛选特定用户群；计算所述特定用户群的评估指标，根据所述评估指标生成催收标签，并构建基于所述催收标签的设备风险预测模型；使用训练好的设备风险预测模型对新接入设备进行风险鉴别。本发明专利技术能精确地筛选出属于特定用户群的用户，并能精确确定与特定用户群的用户相对应的用户关联设备；通过计算特定用户群的评估指标，生成用于表征用户关联设备的风险大小的催收标签，并构建基于催收标签的设备风险预测模型，通过该设备风险预测进行新接入设备的风险计算，能够更精确量化新接入设备的风险情况，能够有效识别新接入设备是否为风险设备。风险设备。风险设备。
【技术实现步骤摘要】
基于催收标签的接入设备鉴别方法、装置和计算机设备
[0001]本专利技术涉及计算机信息处理领域，具体而言，涉及一种基于催收标签的接入设备鉴别方法、装置和计算机设备。
技术介绍
[0002]风险预测是对风险的量化，是风险管理的关键性技术。目前一般通过建模的方式进行风险鉴别，在模型的建立过程中，主要有数据抽取、特征生成、特征选取、算法模型生成和合理性评估等步骤。
[0003]在现有技术中，设备风险预测主要的目的是如何区分出好客户和坏客户，评估用户的风险情况，以降低信用风险，并实现利润最大化。在通常情况下，有些设备可能是无风险设备，但一旦存在市场风险时，无风险设备会跟随所关联用户从优质用户转变为风险用户而转变为风险设备，在这种情况下，会给资源管理平台造成一定资源损失。此外，在特定用户群或用户关联设备的风险预测、模型参数估计、模型计算精度、数据更新方面仍存在很大改进空间。
[0004]因此，有必要提供一种基于催收标签的接入设备鉴别方法，以解决上述问题。
技术实现思路
[0005]为了解决以下问题：可靠保证资源管理平台的收支平衡，有效避免特定用户群的资源回收额对整体资源分配与回收的使用过程的影响，降低用户误拒的问题，精确量化用户关联设备的风险大小，同时对新接入设备进行风险鉴别，提升用户体验，以及减少资源管理平台的损失。
[0006]本专利技术的第一方面提供了一种基于催收标签的接入设备鉴别方法，包括：根据预定筛选规则，筛选特定用户群；计算所述特定用户群的评估指标，根据所述评估指标生成催收标签，并构建基于所述催收标签的设备风险预测模型；使用训练好的设备风险预测模型对新接入设备进行风险鉴别。
[0007]根据本专利技术的可选实施方式，所述计算所述特定用户群的评估指标，根据所述评估指标生成催收标签包括：使用自资源归还时间点起特定时间段内的资源回收率，作为催收标签值，并确定好样本和坏样本，以建立训练数据集。
[0008]根据本专利技术的可选实施方式，包括：通过下式计算评估指标，所述评估指标为资源回收率：
[0009][0010]其中，所述资源回收率是指自资源归还时间点起特定时间段内互联网服务资源额可回收额与资源入催额的比率；所述x天内回收额是指执行催收策略了并在自资源归还时间点起特定时间内(即x天内)用户归还资源的互联网服务资源额；所述资源入催额是指在资源归还时间点未归还的互联网服务资源额。
[0011]根据本专利技术的可选实施方式，包括：通过下式计算评估指标，所述评估指标为资源回收率：
[0012][0013]其中，所述资源回收率是指自资源归还时间点起特定时间段内互联网服务资源额可回收额与资源入催额的比率；所述(x+1)天后仍未回收额是指执行了催收策略并在自资源归还时间点起特定时间加一天之后用户仍未归还的互联网服务资源额；所述资源入催额是指在资源归还时间点未归还的互联网服务资源额。
[0014]根据本专利技术的可选实施方式，包括：获取历史用户的互联网服务资源额度、资源服务时间和资源入催时间，计算所述资源入催额。
[0015]根据本专利技术的可选实施方式，所述根据预定筛选规则，筛选特定用户群包括：所述预定筛选规则包括配置时间参数和资源回收率阈值，该时间参数为自资源归还时间起特定时间内；将自资源归还时间起特定时间内用户归还了资源且大于资源回收率阈值的用户筛选出，则该用户属于所述特定用户群，所述特定用户群用于表征指在市场风险因素影响下资源归还风险增加的特定群体。
[0016]根据本专利技术的可选实施方式，所述使用训练好的设备风险预测模型对新接入设备进行风险鉴别包括：使用所述设备风险预测模型，计算所述新接入设备的预测值；将所计算的预测值与设定阈值进行比较，在所计算的预测值小于等于设定阈值时，确定向所述新接入设备提供互联网服务资源；在所计算的预测值大于设定阈值时，确定不向所述新接入设备提供互联网服务资源。
[0017]此外，本专利技术的第二方面提供了一种基于催收标签的接入设备鉴别装置，包括：筛选模块，根据预定筛选规则，筛选特定用户群；计算模块，用于计算所述特定用户群的评估指标，根据所述评估指标生成催收标签，并构建基于所述催收标签的设备风险预测模型；预测模块，用于使用训练好的设备风险预测模型对新接入设备进行风险鉴别。
[0018]此外，本专利技术的第三方面提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机可执行程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，所述处理器执行如本专利技术的第一方面所述的基于催收标签的接入设备鉴别方法。
[0019]此外，本专利技术的第四方面提供了一种计算机程序产品，存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现如本专利技术的第一方面所述的基于催收标签的接入设备鉴别方法。
[0020]有益效果
[0021]与现有技术相比，本专利技术通过预定筛选规则进行用户筛选，能够精确地筛选出属于特定用户群的用户，并能够精确确定与特定用户群的用户相对应的用户关联设备；通过计算所述特定用户群的评估指标，生成用于表征用户关联设备的风险大小的催收标签，并构建基于所述催收标签的设备风险预测模型，通过该设备风险预测模型进行新接入设备的风险计算，能够更精确量化新接入设备的风险情况，能够有效识别新接入设备是否为风险设备。
[0022]进一步地，通过对新接入设备的关联用户执行劣质用户数量的判断步骤，能够更
精确地确定出风险设备；通过调整所述设备风险预测模型中的模型参数，能够优化模型参数，能够提高模型认证精度，还能够优化设备风险预测模型的构建过程；通过执行催收策略，能够有效确保特定用户群中用户的资源归还。
附图说明
[0023]为了使本专利技术所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本专利技术的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本专利技术本专利技术示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
[0024]图1是本专利技术的实施例1的基于催收标签的接入设备鉴别方法的一示例的流程图。
[0025]图2是本专利技术的实施例1的基于催收标签的接入设备鉴别方法的另一示例的流程图。
[0026]图3是本专利技术的实施例1的基于催收标签的接入设备鉴别方法的又一示例的流程图。
[0027]图4是本专利技术的实施例2的基于催收标签的接入设备鉴别装置的一示例的示意图。
[0028]图5是本专利技术的实施例2的基于催收标签的接入设备鉴别装置的另一示例的示意图。
[0029]图6是本专利技术的实施例2的基于催收标签的接入设备鉴别装置的又一示例的示意图。
[0030]图7是本专利技术的实施例2的基于催收标签的接入设备鉴别装置的又一示例的示意图。
[0031]图8是根据本专利技术的计算机设备的示例性实施例的结构框图。
[0032]图9是根据本专利技术的计算机程序产品的示例性实施例的结构框图。
具体实施方式
[0033]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于催收标签的接入设备鉴别方法，其特征在于，包括：根据预定筛选规则，筛选特定用户群；计算所述特定用户群的评估指标，根据所述评估指标生成催收标签，并构建基于所述催收标签的设备风险预测模型；使用训练好的设备风险预测模型对新接入设备进行风险鉴别。2.根据权利要求1所述的基于催收标签的接入设备鉴别方法，其特征在于，所述计算所述特定用户群的评估指标，根据所述评估指标生成催收标签包括：使用自资源归还时间点起特定时间段内的资源回收率，作为催收标签值，并确定好样本和坏样本，以建立训练数据集。3.根据权利要求2所述的基于催收标签的接入设备鉴别方法，其特征在于，包括：通过下式计算评估指标，所述评估指标为资源回收率：其中，所述资源回收率是指自资源归还时间点起特定时间段内互联网服务资源额可回收额与资源入催额的比率；所述x天内回收额是指执行催收策略了并在自资源归还时间点起特定时间内(即x天内)用户归还资源的互联网服务资源额；所述资源入催额是指在资源归还时间点未归还的互联网服务资源额。4.根据权利要求2所述的基于催收标签的接入设备鉴别方法，其特征在于，包括：通过下式计算评估指标，所述评估指标为资源回收率：其中，所述资源回收率是指自资源归还时间点起特定时间段内互联网服务资源额可回收额与资源入催额的比率；所述(x+1)天后仍未回收额是指执行了催收策略并在自资源归还时间点起特定时间加一天之后用户仍未归还的互联网服务资源额；所述资源入催额是指在资源归还时间点未归还的互联网服务资源额。5.根据权利要求3或4中任一项所述的基于催收标签的接入设备鉴别方法，其特征在于，包括：获取历史用户的互联网服务资源额度、资源服务时间和资源入催时间，计算所述资源入催额。6...
【专利技术属性】
技术研发人员：武佳琪，付棋红，苏绥绥，
申请(专利权)人：北京淇瑀信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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