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本发明涉及一种基于多源数据联邦学习的贷款风险评估方法,属于大数据和贷款风险评估领域。该方法包括:S1:使用多方数据源参与到贷款风险评估任务中,分别对多方数据源数据进行预处理以及数据样本加密对齐;S2:分析和提取多方数据源关于贷款风险评估相关特征,建立贷款用户风险画像并构建贷款风险评估体系;S3:构建并使用Lightgbm树模型对多方数据源进行联合训练,同时与中心服务器交换参数,更新训练过程;S4:综合多方数据源的训练结果构建的Lightgbm树模型,预测用户的违约情况作为用户贷款风险的判别结果。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113240509 B (45)授权公告日 2022.04.22 (21)申请号 202110541127.4 CN 107767259 A,2018.03.06 (
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