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為提高信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性，基于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的用戶行為數(shù)據(jù)，提出一種基于長短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）融合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)個人信用評分方法。對每個用戶的行為數(shù)據(jù)進行編碼，形成一個包括時間維度和行為維度的矩陣，通過融合基于注意力機制的LSTM模型和CNN模型2個子模型，從用戶原始行為數(shù)據(jù)中提取序列特征和局部特征。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明、該方法的KS指標(biāo)和AUC指標(biāo)均優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法和單一的LSTM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，證明了該方法在個人信用評分領(lǐng)域的有效性和可行性。
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