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摘要
本发明公开了一种基于因果发现与双阶段注意力的金融用户画像构建方法,旨在通过因果发现算法与双阶段注意力机制,结合金融领域专家指导意见,挖掘金融操作时序数据与用户画像之间的关联,并提出一种金融用户画像的构建方法。本发明可以用于金融机构的用户分类、产品推荐、操作监管以及风险预防。该方法特点包括：基于K-Nearest Neighbor(KNN)插补法对金融数据进行补全与清洗；基于Greedy Fast Causal Interference(GFCI)算法对金融数据特征进行筛选；基于K-Means算法构建金融用户画像标签体系；基于双阶段注意力机制并结合金融领域交易操作数据特征构建深度学习模型,结合金融操作时序数据进行用户画像预测。实验结果分析表明本发明能够有效提升金融用户画像构建准确率。
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