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龙图腾网获悉苏州磐锋科技有限公司申请的专利一种个人信贷数据补全方法、介质及设备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：CN118113693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410260623.6，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种个人信贷数据补全方法、介质及设备是由刘康达;谢斐州;冯鸣远;盛洁俪设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种个人信贷数据补全方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种个人信贷数据补全方法、介质及设备。一种个人信贷数据补全方法，包括：对原始的个人信贷数据进行清洗和预处理；使用处理后的数据训练一个自编码器模型；所述自编码器模型由编码器和解码器组成，所述编码器将输入数据压缩成低维度的潜在表示，所述解码器将潜在表示解码成完整的输出数据；对所述自编码器模型进行稀疏化处理，得到训练好的所述自编码器模型；通过输入部分内容缺失的个人信贷数据，经过所述自编码器模型进行计算、填充和优化处理，得到补充后的完整数据；对补充后的完整数据进行数据质量和完整度的评估；若评估结果达到标准则输出最终结果。

本发明授权一种个人信贷数据补全方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种个人信贷数据补全方法，其特征在于，包括：对原始的个人信贷数据进行清洗和预处理；使用处理后的数据训练一个自编码器模型；所述自编码器模型由编码器和解码器组成，所述编码器将输入数据压缩成低维度的潜在表示，所述解码器将潜在表示解码成完整的输出数据；对所述自编码器模型进行稀疏化处理，得到训练好的所述自编码器模型；通过输入部分内容缺失的个人信贷数据，经过所述自编码器模型进行计算、填充和优化处理，得到补充后的完整数据；对补充后的完整数据进行数据质量和完整度的评估；若评估结果达到标准则输出最终结果；若评估结果未达到标准则迭代优化所述自编码器模型，根据评估结果中的缺陷和不足，动态调节稀疏化处理相关的稀疏参数，以及所述自编码器模型深度学习关联算法； 所述自编码器模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层用于数据输入，所述隐藏层用于自编码器模型的处理，所述输出层用于数据输出； 所述对原始的个人信贷数据进行清洗和预处理，包括但不限于数据去重、异常值处理和缺失值识别； 所述对所述自编码器模型进行稀疏化处理，包括：计算平均激活度，即计算一个随机激活单元对于所有输入单元数据的平均激活和利用程度，平均激活度的计算公式如下：其中，ρj为平均激活度，为激活的隐藏层单元激活度，xi为输入单元； 所述对所述自编码器模型进行稀疏化处理，还包括：计算KL散度；KL散度描述两个分布之间的相对性关系，基于一个分布的编码来描述另一个分布的关联信息；KL散度的计算公式如下：其中，p,q为两个分布； 隐藏层的激活单元和未激活单元分布服从二项分布，则它的KL散度，即描述一个ρ为均值与一个ρj为均值的两个二项分布之间的信息熵，则KL散度可表示为：，其中，ρ为稀疏性参数，对自编码器模型的隐藏层单元，增加稀疏性约束作为前馈网络的正则项，使得模型在任意时间只激活少量的隐藏单元，避免过拟合并提高模型鲁棒性；同时进行了隐式的特征选择，具有很高的可解释性。

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