基于LSTM模型的信用风险预测方法及装置

摘要

基于LSTM模型的信用风险预测方法，包括：获取目标账户在预设时间段内的用户操作行为数据；预设时间段为由若干时间步长相同的时间区间组成的时间序列；基于目标账户在各个时间区间内的用户操作行为数据，生成对应于各个时间区间的用户行为向量序列；将生成的对应于各个时间区间的用户行为向量序列输入至训练完毕的基于编码‑解码架构的LSTM模型中的LSTM编码器进行计算，得到对应于各个时间区间的隐藏状态向量；LSTM模型包括LSTM编码器，和引入了注意力机制的LSTM解码器；将对应于各个时间区间的隐藏状态向量作为风险特征，输入至LSTM解码器进行计算，得到目标账户在下一时间区间内的风险评分；以及各隐藏状态向量对应于风险评分的权重值。