基于融合模型的用户风险预测方法、系统和计算机设备

摘要

本发明提供了一种基于融合模型的用户风险预测方法、系统和计算机设备。该方法包括：获取历史用户的资源使用表现数据、用户风险数据，并基于切分参数建立多个子训练数据集和子测试数据集；建立基于切分参数的多个基模型，并使用相应子训练数据集训练对应基模型，对多个基模型进行融合处理，得到初始融合模型；获取待预测用户的资源使用表现数据，确定与该预测用户相对应的基模型以及用于增量学习的训练数据集，进行二次融合处理，得到与待预测用户相对应的最终融合模型；使用最终融合模型，计算待预测用户的风险值，预测所述待预测用户的资源使用状态。本发明实现了更精确的用户群分类，更精确预测了用户的资源使用状态，提高了模型精度。