【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及人工智能，特别涉及一种目标对象的风险识别方法及装置。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速兴起和信息化建设的蓬勃发展以及移动智能终端的广泛应用，电子商务、社交网络、金融、医疗以及科学与工程界等诸多领域积累了大量的数据，呈现指数增长的发展趋势。海量数据的背后蕴含着丰富和宝贵的知识，因此如何从这些纷繁复杂的大规模数据中抽取有意义的、有价值的潜在信息将变得尤为重要。通过对输入数据进行学习与分析，从而得到一个分类模型，并利用发现的规律对未知数据的类标签进行合理的判断和预测。
2、在人工智能和机器学习领域相关研究中，一个新出现的关键挑战是解决现实世界数据中所谓的类不平衡问题。类不平衡问题是指当数据集由一个或多个主要类支配时发生的问题，这些主要类的实例数量明显多于数据中其他的稀有类。通常，在数据分布不平衡的情况中，学习数据中的稀有类别有更重要的意义，因为稀有类别一般能反映重要的信息，对稀有类别分类错误带来的损失也更加严重。例如，在信用卡欺诈检测中，异常类别往往是很少见的类别，通常只有少数用户有欺诈行为。又例如，在现实世界的生产...
【技术保护点】
1.一种目标对象的风险识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，在利用增强后的历史对象数据集和增强后的标签集对预设风险模型进行训练，得到目标风险识别模型之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，对所述历史对象数据集中风险标签为第一风险标签的历史对象数据进行数据增强，包括：
4.根据权利要求3所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，对所述历史对象数据集中风险标签为第一风险标签的历史对象数据进行数据增强，还包括：
5.根据权利要求4所述的目标...
【技术特征摘要】
1.一种目标对象的风险识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，在利用增强后的历史对象数据集和增强后的标签集对预设风险模型进行训练，得到目标风险识别模型之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，对所述历史对象数据集中风险标签为第一风险标签的历史对象数据进行数据增强，包括：
4.根据权利要求3所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，对所述历史对象数据集中风险标签为第一风险标签的历史对象数据进行数据增强，还包括：
5.根据权利要求4所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，对所述历史对象数据集中风险标签为第一风险标签的历史对象数据进行数据增强，还包括：
6.根据权利要求1所述的目标对象的风险识别方法，其特征在于，利用增强后的历史对象...
【专利技术属性】
技术研发人员：王佳典，姚积全，丁昌琦，唐世昊，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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