【CN109872231A】一种基于动态集对分析的个人信用评估方法及系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910124383.6

(22)申请日 2019.02.18

(71)申请人 南京务本信息科技有限责任公司

地址 210014 江苏省南京市光华路129-3南

京理工大学科技园A2-301

(72)发明人 沈强　马守明　姜萍　

(74)专利代理机构 深圳市深联知识产权代理事

务所(普通合伙) 44357

代理人 张琪

(51)Int.Cl.

G06Q 40/02(2012.01)

(54)发明名称

一种基于动态集对分析的个人信用评估方

法及系统

(57)摘要

本发明属于个人征信技术领域，涉及一种基

于动态集对分析的个人信用评估方法及系统。所

述基于动态集对分析的个人信用评估方法，包括

校验步骤，接收个人信用评估申请，并对申请身

份校验；信用评估过程，从数据库读取被申请人

的历史信用信息，利用动态集对分析模型对被申

请人的历史信用信息进行信用评估；生成评估报

告，根据信用评估结果生成信用评估报告。本发

明通过动态集对分析，对个人历史信用信息中的

确定性和不确定性进行综合考虑，使本发明更具

普适性和更加准确。权利要求书2页 说明书7页 附图1页CN 109872231 A 2019.06.11

C N 109872231

A

1.一种基于动态集对分析的个人信用评估方法，其特征在于，包括以下步骤，校验步骤，接收个人信用评估申请，并对申请身份校验；

信用评估过程，从数据库读取被申请人的历史信用信息，利用动态集对分析模型对被申请人的历史信用信息进行信用评估；

生成评估报告，根据信用评估结果生成信用评估报告。

2.根据权利要求1所述的基于动态集对分析的个人信用评估方法，其特征在于，所述新颖评估过程包括，

计算t时刻被申请人的信用集对的联系度；

分别计算被申请人信用集对中相同特性、相异特性和相反特性在t+T周期内的转移向量；

计算t+T时刻信用集对的联系度，并计算稳态时信用集对的联系度。

3.根据权利要求2所述的基于动态集对分析的个人信用评估方法，其特征在于，所述t

时刻的信用集对的联系度，

式中

其中μt 表示t时刻的信用集对的联系度；其中N代表信用集对中的特性个数，S t 表示t时刻相同特性个数，P t 表示t时刻相异特性个数，Q t 表示t时刻相反特性个数；a t ＝S t /N，b t ＝P t /N，c t ＝Q t /N；

其中表示信用集对中各特性在t时刻重编后的各序号对应的权重；i为差异度系数，j为对立度系数。

4.根据权利要求2所述的基于动态集对分析的个人信用评估方法，其特征在于，所述相

同特性的转移向量，

其中表示S t 在[t，t+T]周期内的转移向量；S t 表示t时刻相同特性的个数，S t1表示在t+T时刻相同特性的个数，S t2表示在[t，t+T]周期内相同特性变为相异特性的个数，所述S t3表示在[t，t+T]周期内相同特性变为相反特性的个数，S t1+S t2+S t3＝S t ；

其中

5.根据权利要求2所述的基于动态集对分析的个人信用评估方法，其特征在于，所述t+T时刻信用集对的联系度，

μt+T ＝a t+T +b t+T i+c t+T j＝(a t ，b t ，c t )oMo(l，i，j)

其中M是集对H在[t，t+T]期间的同异反转移矩阵。

6.根据权利要求1所述的基于动态集对分析的个人信用评估方法，其特征在于，所述生成评估报告过程包括，

根据信用集对中的相同特性和相反特性计算各时刻的集对势；

计算信用集对在稳态时的稳态势；

并将各集对势与稳态势进行对比，统计对比结果，生成信用评估报告。

权　利　要　求　书1/2页2CN 109872231 A