【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网风控管理的，尤其涉及一种基于多维数据分析的互联网风控优化方法。
技术介绍
1、随着互联网金融与电子商务的迅猛发展，大规模、多源化的数据在网络交易、支付结算及用户行为分析等领域呈现爆发式增长，催生了对风险识别与控制技术的强烈需求；传统风控主要依赖单一或有限维度的数据，例如仅关注交易额度、账户历史记录或简单的地理位置信息，难以及时、全面地刻画用户潜在风险行为。
2、近年来，深度学习、增强学习等新型算法在金融风控场景中的应用虽不断增加，但大多算法策略仍停留在固定规则或浅层分析阶段，对复杂数据之间的非线性关联及动态变化缺乏足够的捕捉能力；因此，在海量、多维度互联网数据环境下，如何有效融合用户行为、设备环境与交易特征，并充分利用先进算法对高维特征进行挖掘与建模，已成为互联网风控研究的重要方向。
3、现有的互联网风控模型普遍存在训练效率不高、特征提取不全面和参数优化深度不足等问题：一方面，基于单点规则的风控系统难以快速应对新型风险场景的变化；另一方面，集成学习算法虽在一定程度上提高了预测性能，但仍可能在多...
【技术保护点】
1.一种基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述用户行为数据包括用户登录频率、页面停留时长、点击行为序列及操作轨迹热力图；
3.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述特征重要性分析策略，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述改进的麻雀搜索算法，
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【技术特征摘要】
1.一种基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述用户行为数据包括用户登录频率、页面停留时长、点击行为序列及操作轨迹热力图；
3.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述进行数据预处理，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述特征重要性分析策略，包括：
5.根据权利要求1所述的基于多维数据分析的互联网风控优化方法，其特征在于，所述改进的麻雀搜索算法，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：程旗，颜子鸣，周振华，
申请(专利权)人：南京大衍数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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