技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于生成式对抗网络和半监督学习的个人信用确定方法，将个人信用数据分为有标签个人信用数据和无标签个人信用数据；对有标签个人信用数据依次进行数值化、归一化和平衡化；通过重采样方法获得不同的样本子集并对其进行扩充获得训练样本；初始化子学习器，将训练样本分配给子学习器，优化子学习器；利用优化的子学习器对无标签个人信用数据进行标记，并将标记的个人信用数据置于有标签个人信用数据中对有标签个人信用数据进行一次扩充；对有标签个人信用数据进行二次扩充；循环迭代步骤S2～S8，直到无标签个人信用数据集中的数据不再减少；对最终优化的子学习器进行集成学习，并利用集成的学习器确定个人信用度，准确度高。
技术研发人员：杨云;南峰涛
受保护的技术使用者：云南大学
技术研发日：2018.12.29
技术公布日：2019.05.07