供应链用户信用评价方法、装置、设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种供应链用户信用评价方法、装置、设备及计算机存储介质。获取供应链上核心用户的财务数据、舆情数据以及政务数据，基于核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据以及训练完成的信用评价模型确定核心用户的信用评分，基于迁移学习算法对核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据进行修正，得到修正后的数据，基于修正后的数据对风险评价模型进行训练，得到训练完成的风险评价模型，基于修正后的数据以及训练完成的风险评价模型确定核心用户的风险评分，基于信用评分与风险评分确定核心用户的目标信用。根据本申请实施例，能够使得当前对供应链上用户的信用评价准确。确。确。

【技术实现步骤摘要】
供应链用户信用评价方法、装置、设备及计算机存储介质
[0001]
本专利技术属于领域，尤其涉及一种供应链用户信用评价方法、装置、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会逐渐变的透明化和规范化，用户的信用也变得越来越重要。当前主要是利用用户自身的数据来对用户的信用进行评价。在这种信用评价的过程中，忽视了用户与社会的联系，所以使得在用户信用评价过程中，评价的数据单一，导致当前对用户的信用评价并不准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种在供应链用户信用评价方法、装置、设备及计算机存储介质，能够使得当前对用户的信用评价准确。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种供应链用户信用评价方法，方法包括：获取供应链上核心用户的财务数据、舆情数据以及政务数据；基于核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据以及训练完成的信用评价模型确定核心用户的信用评分；基于迁移学习算法对核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据进行修正，得到修正后的数据；基于修正后的数据对风险评价模型进行训练，得到训练完成的风险评价模型；基于修正后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种供应链用户供应链用户信用评价方法，其特征在于，所述方法包括：获取供应链上核心用户的财务数据、舆情数据以及政务数据；基于所述核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据以及训练完成的信用评价模型确定所述核心用户的信用评分；基于迁移学习算法对所述核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据进行修正，得到修正后的数据；基于所述修正后的数据对风险评价模型进行训练，得到训练完成的风险评价模型；基于所述修正后的数据以及训练完成的风险评价模型确定所述核心用户的风险评分；基于所述信用评分与风险评分确定所述核心用户的目标信用。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述核心用户与所述非核心用户在所述供应链上的交易流数据；基于核心预设规则、所述交易流数据的流向以及所述交易流数据在核心用户所有交易流数据中的比重确定所述用户对所述非核心用户的影响因子；基于所述核心用户的目标信用与所述影响因子确定所述核心用户对非核心用户的影响信用；基于所述影响信用以及所述非核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据以及训练完成的信用评价模型确定所述非核心用户的信用评分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于核心预设规则、所述交易流数据的流向以及所述交易流数据在核心用户所有交易流数据中的比重确定所述用户对所述非核心用户的影响因子，具体包括：基于图论技术确定所述核心用户与非核心用户在所述产业链上的物流、资金流或信息流数据的流向以及所述核心用户与非核心用户在所述产业链上的物流、资金流或信息流数据在所述核心用户全部物流、资金流或信息流数据的比重。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述交易流数据包括物流、资金流或信息流数据中的至少一个；所述获取所述核心用户与非核心用户在所述产业链上的交易流数据，具体包括：基于预设的产业链对应的知识图谱确定所述核心用户与非核心用户在所述产业链上的物流、资金流或信息流数据中的至少一个。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述核心用户的财务数据、舆情数据、政务数据以及训练完成的信用评价模型确定所述核心用户的信用评分之前，所述方法还包括：基于所述核心用户的历史财务数据、历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：江元元，
申请(专利权)人：创络上海数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：