摘要
本申请公开了一种基于供应链金融的用户大数据处理方法,包括:先收集用户交互数据,提取短期时序与长期行为特征构建交互数据网,选风险相关特征初始化权重并训练调整;再依据交易时间间隔算出用户偏好衰减系数,对行为特征分段,识别各阶段行为与偏好变化,评估风险影响并调整权重;随后基于数据网构建交互数据操作链,调整用户不同阶段行为变化率;最后依据历史风险特征构建风险传导规律与编组,确定关键行为变化率;通过多维度特征分析及行为变化率计算,精准刻画用户动态,挖掘潜在风险关联,结合历史数据构建评估模型,可及时捕捉风险信号,提升风险识别准确性与及时性,助力平台风险管理。