信用风险的确定方法、装置及计算机程序产品

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信用风险的确定方法、装置及计算机程序产品
申请号:CN202510443571
申请日期:2025-04-09
公开号:CN120374250A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种信用风险的确定方法、装置及计算机程序产品。涉及人工智能领域,该方法包括:获取目标用户的待分析数据;从身份信息中提取出目标用户所属的目标区域,确定联邦学习模型中与目标区域对应的客户端,其中,联邦学习模型中包含全局模型和多个客户端的局部模型,联邦学习模型由目标客户端集合的训练数据训练得到;将待分析数据输入到客户端的目标局部模型,输出目标用户的信用风险值,其中,目标局部模型由全局模型的模型参数和客户端的训练数据训练得到。通过本申请,解决了相关技术中由于联邦学习模型的训练数据的异质性,导致联邦学习模型通信效率低,进而导致对用户进行信用风险评估时的成本较高的问题。
技术关键词
联邦学习模型 客户端 特征值 参数 矩阵 数据 计算机程序产品 基准 信用风险评估 身份 通信效率 资产 处理器 算法
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