【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析及风险评估，更具体地，涉及基于时序行为轨迹的用户风险评分模型构建方法及系统。
技术介绍
1、在当今数字化与信息化快速发展的时代，风险评估已成为众多领域不可或缺的重要环节，如金融、互联网、电子商务等，无论是金融机构评估用户的信用风险，还是互联网平台识别潜在的欺诈行为，亦或是电子商务平台判断用户的购买风险，都需要精准高效的风险评估模型来提供有力支持，然而，传统的风险评估模型在处理用户行为数据时，往往存在一定局限性；一方面它们大多基于静态的数据特征，忽略了用户行为的动态变化和时序特性，这使得模型难以捕捉到用户行为的完整轨迹和潜在规律，从而影响了风险评估的准确性，另一方面数据采集的频率和维度也限制了模型对用户行为的全面理解，单一频率和维度的数据采集可能导致重要信息的遗漏，此外现有模型在确定核心风险行为时，缺乏科学合理的方法，难以准确识别出真正对风险有显著影响的关键行为，进而影响了风险评分模型的构建和优化。
2、现有技术存在数据采集维度单一，风险行为识别精准度不足和模型适应性差问题。
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【技术保护点】
1.基于时序行为轨迹的用户风险评分模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述第一核心风险行为簇包括N个第一子风险行为，所述N为大于等于1的整数；
3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，所述确定出所述N个第一子风险行为中每个第一子风险行为的预设范围，包括：
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，所述预设阈值还包括第二阈值，所述第二阈值小于第一阈值；
5.根据权利要求4所述的构建方法，其特征在于，所述基于所述每个第一子风险行为的预设范围从所述第二核心风险行为簇...
【技术特征摘要】
1.基于时序行为轨迹的用户风险评分模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述第一核心风险行为簇包括n个第一子风险行为，所述n为大于等于1的整数；
3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，所述确定出所述n个第一子风险行为中每个第一子风险行为的预设范围，包括：
4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，所述预设阈值还包括第二阈值，所述第二阈值小于第一阈值；
5.根据权利要求4所述的构建方法，其特征在于，所述基于所述每个第一子风险行为的预设范围从所述第二核心风险行为簇中确定出核心风险行为，并构建用户风险评分模型之后，还包括：若所述频率比例大于所述第二阈值且小于所述第一阈值，则根据第一方式和第二方式分别确定出对应的核心风险行为，并分别构建对应的用户风险评分模型；所述第一方式为当所述频率比例大于等于所述第一阈值时，采用的确定出所述核心风险行为，并构建用户风险评分模型的方法，所述第二方式为当所述频率比例小于所述第二阈值时，采用的确定出所述核心风险行...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱博，袁云燕，
申请(专利权)人：江苏通卡数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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