信用评分方法、装置、应用平台及存储介质与流程

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种信用评分方法、装置、应用平台及存储介质。

背景技术：

随着网络技术的发展，在线信贷逐渐成为银行、消费金融公司等放贷机构的重要业务之一。用户在放款机构进行在线信贷之前，应用平台需要对用户进行信用评分，根据该信用评分来预估该用户的违约风险，进而根据该违约风险确定是否进行借贷以及为用户设置最高借贷金额等。

目前，应用平台将同一社交关系网络中的目标用户的评分值和目标用户的关联用户的评分值进行加权求和，得到该目标用户的信用评分值。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种信用评分方法、装置、应用平台及存储介质，以解决相关技术的问题。技术方案如下：

一方面，本发明实施例提供了一种信用评分方法，所述方法包括：

获取待评分的目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值，以及获取所述目标用户在至少一个第二社交关系网络中当前的至少一个第二评分值，所述目标用户在所述第一社交关系网络和所述至少一个第二社交关系网络中均已注册用户账户；

获取至少一个第一用户在所述第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第三评分值，所述至少一个第一用户为在所述第一社交关系网络或所述任一第二社交关系网络中与所述目标用户有关联关系的用户；

根据所述第一评分值、至少一个第二评分值和所述至少一个第一用户的第三评分值，对所述目标用户进行信用评分。

一方面，本发明实施例提供了一种信用评分装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取待评分的目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值，以及获取所述目标用户在至少一个第二社交关系网络中当前的至少一个第二评分值，所述目标用户在所述第一社交关系网络和所述至少一个第二社交关系网络中均已注册用户账户；

第二获取模块，还用于获取至少一个第一用户在所述第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第三评分值，所述至少一个第一用户为在所述第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中与所述目标用户有关联关系的用户；

评分模块，用于根据所述第一评分值、至少一个第二评分值和所述至少一个第一用户的第三评分值，对所述目标用户进行信用评分。

一方面，本发明实施例提供了一种应用平台，所述应用平台包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述所述的信用评分方法中所执行的操作。

一方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由处理器加载并执行以实现如上述所述的信用评分方法中所执行的操作。

在本发明实施例所提供的信用评分的方法中，由于结合了该目标用户在多个社交关系网络中的评分值以及该目标用户关联的至少一个第一用户在当前的第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中的评分值，确定该目标用户的信用评分值。因此即使某个第一用户的评分偏差较大，也不会对该目标用户的信用评分造成太大的影响，提高了评分的准确性。并且，由于结合了该目标用户在多个社交关系网络中的信用评分值，提高了信息覆盖率，进而进一步提高了评分的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种应用平台的示意图；

图2-1是本发明实施例提供的一种多个社交关系网络的示意图；

图2-2是本发明实施例提供的一种多个社交关系网络之间的关系的示意图；

图2-3是本发明实施例提供的一种信用评分的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种信用评分的方法流程图；

图4-1是本发明实施例提供的一种信用评分装置结构示意图；

图4-2是本发明实施例提供的一种评分模块的结构示意图；

图4-3是本发明实施例提供的一种第一获取模块的结构示意图；

图4-4是本发明实施例提供的另一种第一获取模块的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的一种应用服务器的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

图1是本发明实施例提供的一种应用平台的系统架构图。该应用平台可以为用户提供各种服务，例如，借贷服务、生活缴费服务、信用卡还款服务、购物服务、租赁服务等服务。其中，应用平台包括应用客户端101和应用服务器102。用户可以通过应用客户端101获取应用服务器102提供的服务。应用服务器102在为用户提供服务之前，为了降低风险，应用服务器102先对用户进行信用评分，在用户的信用评分值达到要求时，才为用户提供服务。

例如，该服务为借贷服务，当用户通过应用客户端101在应用服务器102中进行在线借贷时，应用客户端101向应用服务器102发送借贷请求，该借贷请求中携带该用户的用户标识。应用服务器102对该用户进行信用评分，得到信用评分值；并确定该信用评分值超过预设评分值时，批准该用户的借贷请求，并根据该信用评分值，获取该用户的最高贷款金额。其中，预设评分值可以根据需要进行设置并更改，在本发明实施例中，对预设评分值不作具体限定。

再如，该服务为租赁服务，例如租房子服务或者租车服务。由于用户在租赁公司租赁物品时，用户需要给租赁公司缴纳一定的服务费用。应用服务器102可以根据用户的信用评分值，收取服务费用。因此，当用户通过应用客户端101在应用服务器102中进行在线租赁时，应用客户端101向应用服务器102发送租赁请求，该租赁请求携带该用户的用户标识。应用服务器102对该用户进行信用评分，得到信用评分值；并根据该信用评分值设置该服务费用的折扣，根据该折扣和基准服务费用，对该用户进行收费。例如，用户的信用评分值为100，100对应的折扣为5折，则租赁公司可以收取用户0.5倍的基准服务费用。用户的信用评分值为200，200对应的折扣为0.3，则租赁公司可以收取用户0.3倍的基准服务费用。

再如，该服务为购物服务。当用户通过应用客户端101在应用服务器102中进行在线购物时，应用服务器102可以根据用户的信用评分值，为用户提供特权服务，该特权服务可以为免运费服务或者极速退款服务等。

在相关技术中，应用服务器对待评分的目标用户进行信用评分时，仅考虑一个社交关系网络，将该社交关系网络中的目标用户的评分值与该目标用户的关联用户的评分值进行加权求和，得到该目标用户的信用评分值。该目标用户为任一待进行信用评分的用户。由于仅考虑一个社交关系网络，信息过于单一。并且，当该社交关系网络中的某个关联用户的评分出现较大偏差时，会导致该目标用户的信用评分偏差较大，影响信用评分的准确性。

由于社交关系网络中的用户，除了相互之间的好友关系，还有其他关系，例如某些用户之间进行信息交互(例如发红包或者评论状态等)，某些用户之间进行信息共享，某些用户构建群聊等等。这些关系也可以形成社交关系网络，因此，多个用户可以组成多个社交关系网络。并且，这些社交关系网络之间并不独立，而是相互影响的。因此，在本发明实施例中，应用服务器将多个社交关系网络中的用户的信用评分进行迭代，从而优化用户的信用评分，进而提高了信用评分的准确性。其中，多个社交关系网络可以分别为好友之间形成的关系网络、好友之间发送信息形成的关系网络、好友之间赠送礼物形成的网络、好友之间进行评论形成的关系网络或者好友之间构建群聊形成的关系网络等。在本发明实施例中，对多个社交关系网络不作具体限定。其中，每个社交关系网络中包括多个用户以及每个用户之间的关联关系。每个社交关系网络中包括的用户可以相同，也可以不同。当每个社交关系网络中包括的用户相同时，每个社交关系网络中的每个用户之间的关联关系不同。在本发明实施例中，以每个社交关系网络中包括的用户相同为例进行说明。

在通过本发明实施例提供的信用评分方法对用户进行信用评分之前，应用服务器需要构建多个社交关系网络。对于某个社交关系网络，应用服务器构建该社交关系网络的过程可以为：对于任意两个用户，如果这两个用户之间有关联关系(例如，好友关系或者进行过信息交互)，则应用服务器将这两个用户之间通过连接边进行连接，从而构建出该社交关系网络。

需要说明的是，该连接边可以为有向边或者无向边。当该连接边为无向边时，只要这两个用户之间有关联关系，则应用服务器就将这两个用户之间就通过该无向边进行连接。当该连接边为有向边时，应用服务器根据这两个用户之间的信息交互方向，设置这两个用户之间的连接边。由于不同的用户之间的亲密度不同，不同用户之间的影响度也不同。因此，应用服务器可以根据不同用户之间的亲密度，设置不同用户之间的权重。

由于多个社交关系网络之间并不是完全独立的，每个社交关系网络之间是相互影响，且有着密切的关系的。因此，应用服务器确定出多个社交关系网络之后，确定每个社交关系网络之间的关联关系。另外，应用服务器也可以设置设置每个社交关系网络的权重。从而应用服务器根据每个社交关系网络的权重，以及用户在每个社交关系网络中的评分，对用户进行信用评分。

参见图2-1，存在3个社交关系网络，分别为社交关系网络1、社交关系网络2和社交关系网络3。社交关系网络1中包括用户a、用户b和用户c，且用户a分别与用户b和用户c之间有关联关系。社交关系网络2中包括用户a、用户b和用户c，且用户b分别与用户a和用户c之间有关联关系。社交关系网络3中包括用户a、用户b和用户c，且用户c分别与用户a和用户b之间有关联关系。参见图2-2，社交关系网络1与社交关系网络2关联，社交关系网络2和社交关系网络3关联。

参见图2-3，应用服务器在对用户进行信用评分时，应用服务器初始化3个社交关系网络中的每个用户的评分。应用服务器获取每个用户的行为数据，根据每个用户的行为数据，通过预设的评分模型，确定每个用户的初始评分值。应用服务器确定每个用户的权重以及每个社交关系网络的权重。需要说明的是，对于任一用户，3个社交关系网络中的该用户的初始评分值相同。例如，用户a的初始评分值为10，用户b的初始评分值为5，用户c的初始评分值为6，则应用服务器将3个社交关系网络中的用户a的初始评分值均设置为10，将3个社交关系网络中的用户b的初始评分值均设置为5，将3个社交关系网络中的用户c的初始评分值均设置为6。

应用服务器初始化3个社交关系网络中的每个用户的评分之后，从3个社交关系网络中随机选择一个社交关系网络。然后进行层内迭代更新该社交关系网络中的每个用户的初始评分值。例如，选择的社交关系网络为社交关系网络1，应用服务器在社交关系网络1中进行迭代。由于在社交关系网络1中，用户a与用户b和用户c关联，则应用服务器根据用户a的初始评分值、用户b的初始评分值和用户c的初始评分值，对用户a的初始评分值进行更新。用户b与用户a关联，则应用服务器根据用户b的初始评分值和用户a的初始评分值，对用户b的初始评分值进行更新。同样，用户c与用户a关联，则应用服务器根据用户c的初始评分值和用户a的初始评分值，对用户c的初始评分值进行更新。

应用服务器更新完选择的社交关系网络中的每个用户的初始评分值之后，应用服务器根据根据该社交关系网络中的每个用户的信用评分值以及其他社交关系网络中的每个用户的初始评分值，更新其他社交关系网络中的每个用户的初始评分值，每个用户在该其他社交关系网络与该社交关系网络中均已注册用户账户，也即该其他社交关系网络与该社交关系网络为关联网络。

例如，社交关系网络1中的每个用户的初始评分之后，应用服务器选择与社交关系网络1关联的社交关系网络2，根据与社交关系网络2关联的社交关系网络中的用户的评分值，更新社交关系网络2中的每个用户的评分值。此时，由于社交关系网络2分别与社交关系网络1和3有关联关系。因此，应用服务器根据用户a在社交关系网络2中的信用评分值，以及用户a在社交关系网络1中的信用评分值和用户a在社交关系网络3中的信用评分值，更新用户a在社交关系网络2中的信用评分值。同样，应用服务器根据用户b在社交关系网络2中的信用评分值，以及用户b在社交关系网络1中的信用评分值和用户b在社交关系网络3中的信用评分值，更新用户b在社交关系网络2中的信用评分值。应用服务器根据用户c在社交关系网络2中的信用评分值，以及用户c在社交关系网络1中的信用评分值和用户c在社交关系网络3中的信用评分值，更新用户c在社交关系网络2中的信用评分值。

应用服务器根据用户在当前社交关系网络中的信用评分值以及该用户在其他社交关系网络中的信用评分值，更新该用户在当前社交关系网络中的信用评分值之后，再根据同一个社交关系网络中各个用户之间的关联关系，再次更新用户在当前社交关系网络中的评分值。也即在社交关系网络2中，用户a与用户b关联，则应用服务器根据用户a在社交关系网络2中的信用评分值以及用户b在社交关系网络2中的信用评分值，更新用户a在社交关系网络2中的信用评分值。用户b分别与用户a和用户c关联。则应用服务器根据用户b在社交关系网络2中的信用评分值、用户a在社交关系网络2中的信用评分值和用户b在社交关系网络2中的信用评分值，更新用户b在社交关系网络2中的信用评分值。用户c和用户b关联，则应用服务器根据用户c在社交关系网络2中的信用评分值和用户b在社交关系网络2中的信用评分值，更新用户c在社交关系网络2中的信用评分值。

应用服务器更新完社交关系网络2中的每个用户的信用评分值之后，应用服务器确定社交关系网络2中的每个用户的上一轮评分和本轮的评分之间的差值是否小于预设阈值，当社交关系网络2中的每个用户的上一轮评分和本轮评分之间的差值小于预设阈值时，迭代结束。应用服务器将用户a在社交关系网络1、社交关系网络2和社交关系网络3中的信用评分值进行加权求和，得到用户a的信用评分值。应用服务器将用户b在社交关系网络1、社交关系网络2和社交关系网络3中的信用评分值进行加权求和，得到用户b的信用评分值。应用服务器将用户c在社交关系网络1、社交关系网络2和社交关系网络3中的信用评分值进行加权求和，得到用户c的信用评分值。

当社交关系网络2中的每个用户的上一轮评分值与本轮的评分值之间的差值不小于预设阈值时，确定满足停止条件。应用服务器根据社交关系网络2中的每个用户的信用评分值和社交关系网络1中的每个用户的信用评分值，更新社交网络1中的每个用户的信用评分值，根据社交关系网络1中的每个用户的信用评分值在社交关系网络1中再次进行更新。应用服务器根据社交关系网络3中的每个用户的信用评分值和社交关系网络3中的每个用户的信用评分值，更新社交网络3中的每个用户的信用评分值，根据社交关系网络3中的每个用户的信用评分值在社交关系网络3中再次进行更新，直到当前社交关系网络中的每个用户的信用评分值与上一轮评分值之间的差值小于预设阈值，或者所有社交关系网络中的每个用户的信用评分值与上一轮评分值之间的差值小于预设阈值为止。

应用服务器通过以下步骤详细介绍对用户进行信用评分的方法。参见图3，该方法包括：

步骤301：应用服务器获取待评分的目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值。

当用户从应用服务器中获取服务时，应用客户端向应用服务器发送获取请求，该获取请求中携带目标用户的用户标识和待请求的服务的服务标识。应用服务器接收该应用客户端发送的该获取请求，根据该目标用户的用户标识，获取该目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值。其中，目标用户可以为第一社交关系网络中的任一用户。第一社交关系网络为多个社交关系网络中的任一社交关系网络。该目标用户的用户标识可以为该目标用户在应用服务器中注册的用户账号，或者该目标用户在第一社交关系网络中注册的用户账号等。第一评分值可以为该目标用户的初始评分值，也可以为应用服务器基于该目标用户的初始评分值迭代得到的评分值。

(一)：当第一评分值为该目标用户的初始评分值时，本步骤可以为：应用服务器获取该目标用户的行为数据，根据该行为数据，通过预设的评分模型确定该目标用户的第一评分值。其中，该行为数据包括房租缴纳记录、典当行记录和网络数据信息等中的一项或者多项。预设的评分模型为任一基于行为数据进行信用评分的模型，例如，预设的评分模型可以为foci评分模型或者zestfinance(集成学习)评分模型；在本发明实施例中，对预设的评分模型不作具体限定。

在一个可能的实现方式中，当不存在该目标用户的行为数据时，应用服务器可以根据该目标用户的好友用户的初始评分值，确定该目标用户的第一评分值。相应的，本步骤可以为：应用服务器获取第三用户的初始评分值，将第三用户的初始评分值作为该目标用户的第一评分值。第三用户可以为该目标用户的紧急联系人，也可以为在第一社交关系网络中与该目标用户亲密度最高的用户。当然，第三用户还可以为在第一社交关系网络中与该目标用户有关联关系的用户。当第一社交关系中包括多个与该目标用户有关联关系的用户时，应用服务器将每个第三用户的初始评分值进行加权得到该目标用户的第一评分值。

需要说明的是，两个用户是否有关联关系是指在该社交关系网络中这两个用户之间是否通过连接线连接。如果这两个用户之间通过连接线连接，则这两个用户之间有关联关系，否则这两个用户之间没有关联关系。

在另一个可能的实现方式中，用户在社交关系网络中会有账号等级，不同的账号等级对应不同的评分值。相应的，本步骤可以为：应用服务器获取该目标用户在第一社交关系网络中的账号等级，根据该账号等级，获取该目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值。

例如，目标用户为用户a，第一社交关系网络为社交关系网络1，则应用服务器获取该目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值为10。

(二)：当第一评分值为应用服务器基于该目标用户的初始评分迭代得到的评分值时，本步骤可以通过以下步骤(1)至(3)实现，包括：

(1)：应用服务器获取该目标用户在第一社交关系网络中历史的第十一评分值。

第十一评分值为上一轮迭代得到的该目标用户在第一社交关系网络中的评分值。第十一评分值可以为该目标用户在第一社交关系网络中的初始评分值，或者上上一轮迭代得到的该目标用户在第一社交关系网络中的评分值。

例如，用户a在社交关系网络1中历史的第十一评分值为8。

(2)：应用服务器获取至少一个第一用户在第一社交关系网络中历史的至少一个第十二评分值。

至少一个第一用户为在第一社交关系网络或任意第二社交关系网络中与该目标用户有关联关系的用户。例如，至少一个第一用户为在第一社交关系网络中与该目标用户有关联关系的用户。在社交关系网络1中与用户a关联的至少一个第一用户分别为用户b和用户c。用户b和用户c在第一社交关系网络中历史的第十二评分值分别为：6和5。

(3)：应用服务器根据第十一评分值和至少一个第十二评分值，确定该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值。

在一个可能的实现方式中，应用服务器将第十一评分值和至少一个第十二评分值进行加权求和，得到该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值。

在另一个可能的实现方式中，引入阻尼因子，并设置每个第一用户对该目标用户的影响度相同。相应的，本步骤可以为：应用服务器根据第十一评分值和至少一个第十二评分值，通过以下公式一，确定该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值。

公式一：

其中，n为第一社交关系网络的序号，i为该目标用户在第一社交关系网络中的序号；k为第一用户在第一社交关系网络中的序号，nbrs(i)为第一用户的序号集。q'ni为目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值，qni为该目标用户在该第一社交关系网络中历史的第十一评分值，qnk为第k个第一用户在该第一社交关系网络中历史的第十二评分值。λ1为第一阻尼因子。且λ1可以根据需要进行设置并更改，在本发明实施例中，对λ1的取值不作具体限定。例如，λ1可以为0.75或者0.8。

在另一个可能的实现方式中，每个第一用户对该目标用户的影响度不同。相应的，本步骤可以为：应用服务器获取每个第一用户在该第一社交关系网络中的权重；根据每个第一用户在该第一社交关系网络中的权重、每个第一用户在该第一社交关系网络中历史的第十二评分值和该目标用户在该第一社交关系网络中的第十一评分值，通过以下公式二，确定该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值。

公式二：

同样，n为第一社交关系网络的序号，i为该目标用户在第一社交关系网络中的序号；k为第一用户在第一社交关系网络中的序号，nbrs(i)为第一用户的序号集。q'ni为目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值，qni为该目标用户在该第一社交关系网络中历史的第十一评分值，qnk为第k个第一用户在该第一社交关系网络中历史的第十二评分值。wnki为第k个第一用户在该第一社交关系网络中的权重。λ2为第二阻尼因子。且λ2可以根据需要进行设置并更改，在本发明实施例中，对λ2的取值不作具体限定。例如，λ2可以为0.75或者0.8。需要说明的是，λ1和λ2可以相等，也可以不相等。

例如，λ2可以为0.75，用户a在社交关系网络1中的第十一评分值为8，用户b和用户c分别在社交关系网络1中的第十二评分值分别为6和5，用户b的权重和用户c的权重分别为0.4和1.6，则通过以上公式二确定出用户a在社交关系网络1中当前的第一评分值为8.6。

需要说明的是，在该第一社交关系网络中，每个第一用户的权重可以相同，也可以不相同。在本发明实施例中，对此不作具体限定。当每个第一用户的权重不相同时，应用服务器可以根据两个用户之间的亲密度，确定权重。相应的，对于每个第一用户，应用服务器获取该第一用户在该第一社交关系网络中的权重的步骤可以为：应用服务器获取在该第一社交关系网络中，该第一用户与该目标用户之间的亲密度，根据该亲密度获取该第一用户的权重。

步骤302：应用服务器获取该目标用户在至少一个第二社交关系网络中当前的至少一个第二评分值。

该目标用户在第一社交关系网络和至少一个第二社交关系网络中均已注册用户账户，也即第一社交关系网络和每个第二社交关系网络为关联网络。应用服务器在确定多个社交关系网络之后，确定出多个社交关系网络之间的关联关系。根据多个社交关系网络之间的关联关系，从多个社交关系网络中确定与第一社交关系网络有关联关系的至少一个第二社交关系网络。然后应用服务器获取该目标用户在每个第二社交关系网络中当前的第二评分值。对于每个第二社交关系网络，该目标用户在该第二社交关系网络中当前的第二评分值可以为该目标用户在该第二社交关系网络中的初始评分值，也可以为该目标用户在该第二社交关系网络中基于该目标用户的初始评分值得到的评分值。其中，应用服务器确定该目标用户在该第二社交关系网络中当前的第二评分值的步骤和应用服务器确定该目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值的过程相似，在此不再赘述。

例如，与社交关系网络1关联的网络为社交关系网络2，应用服务器获取用户a在社交关系网络2中当前的第二评分值为10。

需要说明的是，应用服务器执行完步骤301和302之后，可以不执行步骤303，而直接执行步骤304。

步骤303：应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第一评分值和该目标用户在至少一个第二社交关系网络中的至少一个第二评分值，更新该目标用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中的第一评分值，得到第四评分值。

在一个可能的实现方式中，应用服务器将第一评分值和至少一个第二评分值进行加权求和，得到该目标用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第四评分值。

在另一个可能的实现方式中，应用服务器引用阻尼因子，并设置每个第二社交关系网络对第一社交关系网络的影响度相同。相应的，本步骤可以为：应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第一评分值和该目标用户在至少一个第二社交关系网络中的至少一个第二评分值，通过以下公式三，确定该目标用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第四评分值。

公式三：

n为第一社交关系网络的序号或该任一第二社交关系网络的序号，i为该目标用户在第一社交关系网络或该任一第二社交关系网络中的序号；k为除该第一社交关系网络或该任一第二社交关系网络以外的其他社交关系网络的序号，q'ni为该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值。q'ni'为该目标用户在该第一社交关系网络或该任一第二社交关系网络中当前的第四评分值。qki为该目标用户在第k个其他社交关系网络中当前的第二评分值。λ3为第三阻尼因子。且λ3可以根据需要进行设置并更改，在本发明实施例中，对λ3的取值不作具体限定。例如，λ3可以为0.75或者0.8。

在另一个可能的实现方式中，应用服务器引入阻尼因子，并设置每个第二社交关系网络对第一社交关系网络的影响度相同。相应的，本步骤可以为：应用服务器获取每个第二社交关系网络的权重；根据每个第二社交关系网络的权重、该目标用户在每个第二社交关系网络中的第二评分值以及该目标用户在该第一社交关系网络中的第一评分值，通过以下公式四，确定该目标用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第四评分值。

公式四：

n为第一社交关系网络的序号或该任一第二社交关系网络的序号，i为该目标用户在第一社交关系网络或该任一第二社交关系网络中的序号；k为除该第一社交关系网络或该任一第二社交关系网络以外的其他社交关系网络中的序号，q'ni为该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值。q'ni'为该目标用户在该第一社交关系网络或该任一第二社交关系网络中当前的第四评分值。qki为该目标用户在第k个其他社交关系网络中当前的第二评分值。lwki为第k个其他社交关系网络的权重。λ4为第四阻尼因子。且λ4可以根据需要进行设置并更改，在本发明实施例中，对λ4的取值不作具体限定。λ4与λ3可以相等，也可以不相等。例如，λ4可以为0.75或者0.8。

例如，λ4为0.75，用户a在社交关系网络1中当前的第一评分值为8.6，用户a在社交关系网络2中当前的第二评分值为10，且社交关系网络2的权重为1.2。则应用服务器通过以上公式四，确定用户a在社交关系网络1中的第四评分值为9.45。

需要说明的是，每个第二社交关系网络的权重可以相同，也可以不相同。在本发明实施例中，对此不作具体限定。并且，每个社交关系网络的权重可以由应用服务器事先设置。

步骤304：应用服务器获取至少一个第一用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第三评分值。

至少一个第一用户为在第一社交关系或任一第二社交关系网络中与目标用户有关联关系的用户。对于每个第一用户，应用服务器获取该第一用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第三评分值的过程和该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第一评分值的过程相同，在此不再赘述。

例如，在社交关系网络1中与用户a关联的用户为用户b和用户c，用户b和用户c在社交关系网络1中当前的第三评分值分别为7和6。

步骤305：应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中的至少一个第三评分值，对目标用户进行信用评分。

应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络中的至少一个第三评分值，对该目标用户进行信用评分。或者，应用服务器根据该目标用户在该任一第二社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该任一第二社交关系网络中的至少一个第三评分值，对该目标用户进行信用评分。

需要说明的是，应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络中的至少一个第三评分值，对该目标用户进行信用评分的过程，与应用服务器根据该目标用户在该任一第二社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该任一第二社交关系网络中的至少一个第三评分值，对该目标用户进行信用评分的过程相同。在本发明实施例中，仅对应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络中的至少一个第三评分值，对该目标用户进行信用评分的具体过程进行说明。

在一个可能的实现方式中，应用服务器直接将该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络中的至少一个第三评分值进行加权求和得到该目标用户的信用评分。

在另一个可能的实现方式中，应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络中的至少一个第三评分值，进行迭代运算，直到目标用户的信用分数值收敛为止。相应的，本步骤可以通过以下步骤(1)至(6)实现，包括：

(1)：应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值和至少一个第一用户在该第一社交关系网络中的至少一个第三评分值，对该目标用户在该第一社交关系网络中的第四评分值进行更新，得到第五评分值。

应用服务器根据第四评分值和至少一个第一用户的第三评分值，确定第五评分值的过程和应用服务器根据第十一评分值和至少一个第一用户的第十二评分值，确定第一评分值的过程相似，在此不再赘述。

应用服务器确定出第五评分值之后，可以不执行步骤(2)，而直接将第五评分值作为目标用户的信用评分。应用服务器确定出第五评分值之后，也可以执行步骤(2)，基于第五评分值进行后续迭代，得到目标用户的信用评分。

(2)：应用服务器确定第五评分值和第四评分值之间的第一差值。

应用服务器确定第五评分值和第三评分值之间的第一差值，当第一差值小于预设阈值时，执行步骤(3)。当第一差值不小于预设阈值时，执行步骤(4)。其中，预设阈值可以根据需要进行设置并更改，在本发明实施例中，对预设阈值不作具体限定。

需要说明的是，应用服务器确定出第五评分值和第四评分值之间的第一差值小于预设阈值时，应用服务器确定目标用户的信用评分收敛，可以不执行步骤(3)，直接将第五评分值作为该目标用户的信用评分。应用服务器也可以执行步骤(3)，基于用户在多个社交关系网络中的信用评分进行加权求和，得到该目标用户的信用评分。

(3)：当第一差值小于预设阈值时，应用服务器根据该目标用户在每个社交关系网络中当前的第六评分值，确定该目标用户的信用评分。

应用服务器获取每个社交关系网络的权重；根据每个社交关系网络的权重和该目标用户在每个社交关系网络中当前的第六评分值，通过以下公式五，确定该目标用户的信用评分。

公式五：

j为该目标用户的序号，qj为该目标用户的信用评分，n为多个社交关系网络的数量，swi为第i个社交关系网络的权重，qij为该目标用户在第i个社交关系网络中当前的第六评分值。

例如，用户a在社交关系网络1、2和3中的第六评分值分别为9.45、8和10，社交关系网络1、2和3的权重分别为0.3、0.5和0.2。则应用服务器通过以上公式五，确定该用户a的信用评分为8.835。

(4)：当第一差值不小于预设阈值时，应用服务器获取该目标用户在至少一个第三社交关系网络中当前的至少一个第七评分值。

该目标用户在该任一第二社交关系网络和至少一个第三社交关系网络中均注册用户账户。应用服务器获取该目标用户在至少一个第三社交关系网络中当前的至少一个第七评分值的过程，与应用服务器获取该目标用户在至少一个第二社交关系网络中当前的至少一个第二评分值的过程类似，在此不再赘述。

(5)：应用服务器获取至少一个第二用户在该任一第二社交关系网络中当前的第八评分值，至少一个第二用户为在该任一第二社交关系网络中与该目标用户具有关联关系的用户。

应用服务器获取至少一个第二用户在该任一第二社交关系网络中当前的第八评分值的过程，与应用服务器获取至少一个第一用户在该第一社交关系网络中当前的至少一个第三评分值的过程类似，在此不再赘述。

(6)：应用服务器根据该目标用户在该任一第二社交关系网络中的第二评分值、该目标用户在至少一个第三社交关系网络中的第七评分值和至少一个第二用户在该任一第二社交关系网络中的第八评分值，对该目标用户进行信用评分。

本步骤可以通过以下步骤(6-1)和(6-2)实现，包括：

(6-1)：应用服务器根据该目标用户在该任一第二社交关系网络中的第二评分值和至少一个第七评分值，确定该目标用户在该任一第二社交关系网络中当前的第九评分值。

本步骤和应用服务器根据第一评分值和至少一个第二评分值，确定目标用户在第一社交关系网络中当前的第四评分值的过程类似，在此不再赘述。

(6-2)：应用服务器根据该第九评分值和至少一个第二用户的第八评分值，对该目标用户进行信用评分。

应用服务器根据该第九评分值和至少一个第二用户的第八评分值，确定该目标用户在该任一第二社交关系网络中当前的第十评分值；确定第十评分值与该第九评分值之间的第二差值；当该第二差值小于预设阈值时，根据该目标用户在每个社交关系网络中当前的第十一评分值，确定该目标用户的信用评分。

本步骤和步骤305中的步骤(3)类似，在此不再赘述。

在另一个可能的实现方式中，应用服务器根据该目标用户在该第一社交关系网络中当前的第四评分值和至少一个第一用户的第三评分值，进行迭代运算，直到整个社交关系网络中的每个用户的信用分数收敛。

需要说明的是，应用服务器执行步骤301、302和304，而不执行步骤303时，步骤305可以替换为：应用服务器根据第一评分值、至少一个第二评分值和至少一个第一用户的第三评分值，对目标用户进行信用评分，该过程可以为：应用服务器将第一评分值、至少一个第二评分值和至少一个第一用户的第三评分值进行加权求和，得到该目标用户的信用评分。

应用服务器确定出该目标用户的信用评分之后，应用服务器根据该信用评分，为该目标用户提供服务。例如，该服务为借贷服务时，应用服务器根据该信用评分为该目标用户设置最高借款金额等。

在本发明实施例所提供的信用评分的方法中，由于结合了该目标用户在多个社交关系网络中的评分值以及该目标用户关联的至少一个第一用户在当前的第一社交关系网络中的评分值，确定该目标用户的信用评分值。因此即使某个第一用户的评分偏差较大，也不会对该目标用户的信用评分造成太大的影响，提高了评分的准确性。并且，由于结合了该目标用户在多个社交关系网络中的信用评分值，提高了信息覆盖率，进而进一步提高了评分的准确性。

本发明实施例提供了一种信用评分装置，该装置应用在应用服务器中，用于执行上述信用评分方法中的应用服务器执行的操作。参见图4-1，该装置包括：

第一获取模块401，用于获取待评分的目标用户在第一社交关系网络中当前的第一评分值，以及获取所述目标用户在至少一个第二社交关系网络中当前的至少一个第二评分值，所述目标用户在第一社交关系网络和所述至少一个第二社交关系网络中均已注册用户账户；

第二获取模块402，用于获取至少一个第一用户在所述第一社交关系网络或任一第二社交关系网络中当前的第三评分值，所述至少一个第一用户为在所述第一社交关系网络或所述任一第二社交关系网络中与所述目标用户有关联关系的用户；

评分模块403，用于根据所述第一评分值、至少一个第二评分值和所述至少一个第一用户的第三评分值，对所述目标用户进行信用评分。

在一个可能的实现方式中，参见图4-2，该评分模块403，包括：

更新单元4031，用于根据所述第一评分值和所述至少一个第二评分值，对所述目标用户在所述第一社交关系网络或所述任一第二社交关系网络中的第一评分值进行更新，得到第四评分值；

评分单元4032，用于根据所述第四评分值和所述至少一个第一用户的第三评分值，对所述目标用户进行信用评分。

在一个可能的实现方式中，评分单元4032，还用于根据所述第四评分值和所述至少一个第一用户的第三评分值，对所述目标用户在所述第一社交关系网络或所述任一第二社交关系网络中的第四评分值进行更新，得到第五评分值；确定所述第五评分值与所述第四评分值之间的第一差值；当所述第一差值小于预设阈值时，根据所述目标用户在每个社交关系网络中当前的第六评分值，确定所述目标用户的信用评分值。

在一个可能的实现方式中，评分单元4032，还用于获取所述每个社交关系网络的权重；根据所述每个社交关系网络的权重和所述目标用户在所述每个社交关系网络中当前的第六评分值，确定所述目标用户的信用评分值。

在一个可能的实现方式中，评分单元4032，还用于当所述第一差值不小于所述预设阈值时，获取所述目标用户在至少一个第三社交关系网络中当前的至少一个第七评分值，所述目标用户在所述任一第二社交关系网络与所述至少一个第三社交关系网络中均已注册用户账户；获取至少一个第二用户在所述任一第二社交关系网络中当前的第八评分值，所述至少一个第二用户为在所述任一第二社交关系网络中与所述目标用户有关联关系的用户；根据所述目标用户在所述任一第二社交关系网络中的第二评分值、至少一个第七评分值和所述至少一个第二用户的第八评分值，对所述目标用户进行信用评分。

在一个可能的实现方式中，评分单元4032，还用于根据所述目标用户在所述任一第二社交关系网络中的第二评分值和所述至少一个第七评分值，对所述目标用户在所述任一第二社交关系网络中的第二评分值进行更新，得到第九评分值；根据所述第九评分值和所述至少一个第二用户的第八评分值，对所述目标用户进行信用评分。

在一个可能的实现方式中，评分单元4032，还用于根据所述第九评分值和所述至少一个第二用户的第八评分值，确定所述目标用户在所述任一第二社交关系网络中当前的第十评分值；确定所述第十评分值与所述第九评分值之间的第二差值；当所述第二差值小于预设阈值时，根据所述目标用户在每个社交关系网络中当前的第十一评分值，确定所述目标用户的信用评分。

在一个可能的实现方式中，评分单元4032，还用于获取每个第一用户的权重；根据所述每个第一用户的权重、所述每个第一用户的第三评分值以及所述第四评分值，确定所述目标用户在所述第一社交关系网络中当前的第五评分值。

在一个可能的实现方式中，更新单元4031，还用于获取每个第二社交关系网络的权重；根据所述每个第二社交关系网络的权重和每个第二评分值以及所述第一评分值，确定所述目标用户在所述第一社交关系网络中当前的第四评分值。

在一个可能的实现方式中，参见图4-3，第一获取模块401，包括：

第一获取单元4011，用于获取所述目标用户的行为数据；

第一确定单元4012，用于根据所述行为数据，通过预设的评分模型确定所述目标用户在所述第一社交关系网络中当前的第一评分值。

在一个可能的实现方式中，参见图4-4，第一获取模块401，包括：

第二获取单元4013，用于获取所述目标用户在所述第一社交关系网络中历史的第十一评分值，以及获取所述至少一个第一用户在所述第一社交关系网络中历史的至少一个第十二评分值；

第一确定单元4014，用于根据所述第十一评分值和所述至少一个第十二评分值，确定所述目标用户在所述第一社交关系网络中当前的第一评分值。

在本发明实施例所提供的信用评分的方法中，由于结合了该目标用户在多个社交关系网络中的评分以及该目标用户关联的至少一个第一用户在当前的第一社交关系网络中的评分，确定该目标用户的信用评分。因此即使某个第一用户的评分偏差较大，也不会对该目标用户的信用评分造成太大的影响，提高了评分的准确性。并且，由于结合了该目标用户在多个社交关系网络中的信用评分，提高了信息覆盖率，进而进一步提高了评分的准确性。

需要说明的是：上述实施例提供的信用评分装置在信用评分时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的信用评分装置与信用评分方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图5是本发明实施例提供的一种应用服务器的结构示意图；该应用服务器500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessingunits，cpu)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对应用服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器522可以设置为与存储介质530通信，在应用服务器500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

应用服务器500还可以包括一个或一个以上电源526，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口558，一个或一个以上键盘556，和/或，一个或一个以上操作系统541，例如windowsserver^tm，macosx^tm，unix^tm,linux^tm，freebsd^tm等等。

该应用服务器500可以用于执行上述实施例提供的信用评分方法中应用服务器所执行的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质应用于应用服务器，该计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该指令、该程序、该代码集或该指令集由处理器加载并执行以实现上述实施例的信用评分方法中应用服务器所执行的操作。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。