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龙图腾网恭喜湖南百旅信息科技有限公司申请的专利一种基于大数据的用户信用分析系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119226909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411752861.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于大数据的用户信用分析系统是由匡武设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的用户信用分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据分析技术领域，提供了一种基于大数据的用户信用分析系统；该系统数据收集模块采集结构化数据和非结构化数据；通过多模态融合网络对文本、图像、音频和视频数据等非结构化数据进行情感特征提取，并结合结构化数据中的数值特征，生成融合特征数据；通过引入词典标注和增强学习相结合的策略，对SVM进行训练，得到一个LeELSVM分类模型，对用户信用风险进行评估；通过以上步骤，该系统能够全面、精准地分析用户信用状况，有效提升信用风险管理的精度和效率，为金融行业的智能化风险控制和用户管理提供了强有力的技术支持。

本发明授权一种基于大数据的用户信用分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的用户信用分析系统，其特征在于：包括数据收集模块、数据预处理模块、特征工程模块和模型构建模块；所述数据收集模块，采集用户的非结构化数据和结构化数据；所述数据预处理模块，对非结构化数据和结构化数据进行预处理，非结构化数据通过去噪、分词、归一化和标准化处理，生成非结构化预处理数据，结构化数据通过数据清洗、完整性检查和标准化处理，生成结构化预处理数据；所述特征工程模块，根据非结构化预处理数据，使用多模态融合网络提取出加权融合情感特征数据，根据结构化预处理数据，直接提取出数值特征数据；将加权融合情感特征数据与数值特征数据进行融合，得到情感-数值特征数据；所述模型构建模块，采用增强学习和词典标注优化SVM的策略，得到EL-Le-SVMMT算法，根据情感-数值特征数据，使用EL-Le-SVMMT算法，生成LeELSVM分类模型，EL-Le-SVMMT算法具体包括以下步骤：数据划分与标注、识别查询数据、更新数据池、检查数据池、训练SVM模型和改进SVM模型；非结构化数据包括：文本数据：包括社交媒体发言、评论、博客文章；图像数据：用户上传的图片中的表情、场景；音频数据：用户的语调、速度、音量；视频数据：视频中用户的面部表情、肢体语言和语音信息；结构化数据包括：金融数据、交易数据、资产数据、职业数据和违约数据；所述非结构化预处理数据包括文本预处理数据、图像预处理数据、音频预处理数据和视频预处理数据；多模态融合网络包括文本情感特征提取、图像情感特征提取、音频情感特征提取、视频情感特征提取、特征融合和动态注意力融合；所述根据情感-数值特征数据，使用EL-Le-SVMMT算法，生成LeELSVM分类模型的过程，具体包括以下步骤：步骤S1：数据划分与标注：将情感-数值特征数据的10％作为测试数据，将情感-数值特征数据的85%作为训练数据，通过Vader词典进行标注，得到初始标注训练数据，将情感-数值特征数据的5%作为数据池，通过Vader词典标注极端情感数据，得到数据池特征数据；步骤S2：识别查询数据：建立ELSVM模型，通过ELSVM模型对初始标注训练数据进行学习，识别分类不确定的初始标注训练数据作为查询数据，得到查询特征数据，并对查询特征数据通过Vader词典再次标注，得到标注查询特征数据；步骤S3：更新数据池：将标注查询特征数据添加至数据池特征数据中，同时从初始标注训练数据中删除标注查询特征数据，得到更新后数据池特征数据；步骤S4：检查数据池：设定预设阈值，检查更新后数据池特征数据的大小是否超过预设阈值，如果未超过预设阈值，继续执行步骤S2和步骤S3，当超过预设阈值时，停止执行，最终得到完整数据池特征数据和剩余标注训练数据；步骤S5：训练SVM模型：建立SVM模型，使用完整数据池特征数据和剩余标注训练数据训练SVM模型，得到初步SVM模型；步骤S6：改进SVM模型：将测试数据输入到初步SVM模型中，通过计算初步SVM模型的准确率、精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵对初步SVM模型进行评估，得到评估结果，根据评估结果改进初步SVM模型，得到LeELSVM分类模型。

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