【摘 要】
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车险是非寿险的重要组成部分,车险的盈利情况在保险公司起着举重若轻的作用,因此,建立准确的车险索赔预测模型是一项重要的任务。随着“互联网+”和大数据等技术进入保险领域,传统的广义线性模型呈现出局限性,机器学习算法开始引起研究者关注并取得了快速发展。本文针对车险领域变量间相关关系较强的特点,提出了一个端到端的车险索赔预测模型及其改进模型,并基于所提出的模型设计并开发了一个车险索赔预测系统。本文具体研究
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车险是非寿险的重要组成部分,车险的盈利情况在保险公司起着举重若轻的作用,因此,建立准确的车险索赔预测模型是一项重要的任务。随着“互联网+”和大数据等技术进入保险领域,传统的广义线性模型呈现出局限性,机器学习算法开始引起研究者关注并取得了快速发展。本文针对车险领域变量间相关关系较强的特点,提出了一个端到端的车险索赔预测模型及其改进模型,并基于所提出的模型设计并开发了一个车险索赔预测系统。本文具体研究内容如下:首先介绍了课题的研究背景和意义、国内外研究现状及本论文的研究内容和章节安排。然后,介绍了课题相关的模型与算法理论基础。接着,针对车险领域建模特征间交互关系的需求,基于改进的因子分解机Fw IFM和深度神经网络DNN提出了一个车险索赔预测模型Deep Fw IFM。该模型通过嵌入层将高维稀疏特征转换为低维稠密向量,然后输入到DNN和Fw IFM组件分别捕捉高低阶特征交互。索赔可能性预测实验使用AUC和Log Loss比较Deep Fw IFM和其他6个模型的效果,索赔金额预测实验则选用MSE和MAE作为评价指标,实验结果表明Deep Fw IFM取得了更好的预测效果。进一步地,在Deep Fw IFM模型的嵌入层与DNN输入层之间添加注意力模块scSE,构建了新的车险索赔预测模型SDeepFwIFM。scSE使用压缩-激励的方法对特征进行校准,从而加强重要特征,抑制非重要特征。通过实验对比SDeepFwIFM和其他4个模型,实验结果表明SDeepFwIFM取得了较好的性能。最后,使用Python+Flask+My SQL设计开发了一个车险索赔预测系统,详细地介绍了系统各模块设计及实现流程,并展示了系统的运行效果。
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