【摘 要】
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基于互联网行业的用户行为数据，提出了一种基于长短期记忆神经网络（long short-term memory，LSTM）和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的融合深度神经网络个人信用评
【机 构】
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山东财经大学管理科学与工程学院; 济南大学金融研究院; 中泰证券股份有限公司风险管理部; 上海财经大学信息管理与工程学院; 上海健康医学院医疗器械学院;
【基金项目】
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国家社科基金项目(19CJL041)
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基于互联网行业的用户行为数据，提出了一种基于长短期记忆神经网络（long short-term memory，LSTM）和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的融合深度神经网络个人信用评分方法。首先将每个用户的行为数据编码成矩阵，矩阵包括两个维度，时间维度和行为维度，本方法由两个子模型融合而成，一个是基于注意力机制的LSTM模型，另外一个是CNN模型。该方法在真实数据集上进行实验，实验结果表明，提出的融合深度神经网络个人信用评分方法优于传统的机器学习方法和单一的LSTM（CNN）方法，从而证明了该方法在个人信用评分领域的有效性和可行性。
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