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龍圖騰網獲悉中國人壽資產管理有限公司申請的專利基于半監督模型預測發債主體違約的方法、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114663102B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011395004.6，技術領域涉及：G06Q30/018；該發明授權基于半監督模型預測發債主體違約的方法、設備及存儲介質是由王專;郝玉爽;田鑫濤設計研發完成，并于2020-12-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于半監督模型預測發債主體違約的方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機技術領域，公開了一種基于半監督模型預測發債主體違約的方法、設備及存儲介質，包括：S1：獲取發債主體的主體數據，所述主體數據包括新聞輿情信息、工商信息、市場評價信息、外部信息，通過所述主體數據構建發債主體的信用違約風險的指標體系；S2：從統計分析、業務判斷、衍生構造底層特征，生成底層因子；S3：基于未標記樣本加權法與評分卡模型的組合建立半監督模型；S4：基于半監督模型判斷預測發債主體的違約風險。本次建模的方法是基于未標記樣本加權法與評分卡模型的組合，利用正樣本和無標記樣本訓練的XGB分類器對風險的排序能力擴大正樣本的規模，使用高風險概率最高的樣本作為新的正樣本，訓練評分卡模型，構建半監督模型。

本發明授權基于半監督模型預測發債主體違約的方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于半監督模型預測發債主體違約的方法，其特征在于：包括： S1：獲取發債主體的主體數據，所述主體數據包括新聞輿情信息、工商信息、市場評價信息、外部信息，通過所述主體數據構建發債主體的信用違約風險的指標體系； S2：通過特征工程，從統計分析、業務判斷、衍生構造三個方面實現底層特征的加工與實現，生成底層因子； S3：基于未標記樣本加權法與評分卡模型的組合建立半監督模型； S4：基于半監督模型判斷預測發債主體的違約風險； 其中，建立所述S3的半監督模型包括以下步驟： S21：通過網格搜索以AUC為目標進行調參，訓練XGBoost模型獲取識別樣本是否被標記的分類器； S22：使用校準分類器進行概率校準，將XGBoost的輸出校準為近似標準的概率，使用的超參數為method_calibrated＝isotonic，cv＝3； S23：使用校準后的概率排序Top5％的樣本，與原負面標簽取并集作為后續訓練評分卡的建模目標，所述建模目標為正樣本的概率，用于解決高風險標簽過少導致的難以區分隨機和真正有效的特征的問題； S24：使用均衡樣本加權計算權重； S25：使用卡方分箱將特征全部轉化為序數型分類變量； S26：分析特征與建模目標的關聯程度，及特征之間的共線性，篩選可以入模的優質特征； S27：人工優化特征可解釋性，逐個查看可以入模的優質特征，分析其各取值的頻率分布和響應率分布是否可以在業務上解釋、是否可能源自于數據的隨機波動，據此調整特征的分組，并查看驗證集上是否具備與訓練集相同的趨勢； S28：將特征經證據權重編碼后訓練評分卡模型； S29：人工查看評分規則，修正少數與響應率分布結果不符的規則； 其中，所述S21的AUC的范圍為AUC＞0.7。

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