一种基于深度学习的风险预测方法和装置
基本信息
| 申请号 | CN202011639556.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112651573A | 公开（公告）日 | 2021-07-06 |
| 申请公布号 | CN112651573A | 申请公布日 | 2021-07-06 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q20/40;G06Q40/02;G06N3/08;G06N20/10 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王渊;闫森亮;杜林;刘茜 | 申请（专利权）人 | 上海竞动科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京北汇律师事务所 | 代理人 | 马亚坤 |
| 地址 | 200940 上海市宝山区泰和路1088号6幢B区177 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的风险预测方法和装置，本发明将行为的关系组织为关联拓扑，进而基于关联拓扑实现行为的传导预测，即利用彼此关联的一系列行为的传导实现对下阶段行为的预测，形成行为轨迹预测向量；进而，基于深度学习的机制，训练风险评估模型建立行为轨迹预测向量与风险评级的关系，从而能够根据下阶段的行为轨迹预测向量，实现下阶段的风险评级预测。从而，本发明针对主体的行为具有更为全面的分析和风险预测机制，提高预测机制的适用性，并且运用深度学习机制，建立了对风险的高准确性的预测。 |
