差分隐私下基于SVM的信用违约预测方法
授权
摘要
本发明公开了信用违约技术领域的差分隐私下基于SVM的信用违约预测方法，包括如下步骤：S1：数据预处理；S2：变量选择；S3：根据差分隐私串行组合性质，设计差分隐私下加权SVM优化模型，本发明为数据不平衡下的差分隐私SVM学习问题提供了有效的解决方案，该解决方案能够针对性地解决使用差分隐私SVM学习预测客户违约时面临的数据不平衡问题，适用于包括信用卡违约预测在内的存在数据不平衡的应用场景，如灾害预测，医疗诊断等领域也适用于本发明的技术方案。
基本信息
专利标题 ：
差分隐私下基于SVM的信用违约预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112131600A
申请号 ：
CN202010996203.6
公开（公告）日 ：
2020-12-25
申请日 ：
2020-09-21
授权号 ：
CN112131600B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
刘西蒙蔡剑平李家印李小燕郭文忠
申请人 ：
刘西蒙
申请人地址 ：
福建省福州市大学城福州大学数学与计算机科学学院
代理机构 ：
北京众合诚成知识产权代理有限公司
代理人 ：
任苇
优先权 ：
CN202010996203.6
主分类号 ：
G06F21/62
IPC分类号 ：
G06F21/62 G06Q40/02 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/60
保护数据
G06F21/62
通过一个平台保护数据存取访问，例如使用密钥或访问控制规则
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2021-05-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/62
申请日 : 20200921
申请日 : 20200921
2020-12-25 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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