發(fā)布時間：2018-01-15 07:27

  本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和機器學習的P2P用戶違約預(yù)測　出處：《北京師范大學學報(自然科學版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展不斷沖擊著各個行業(yè),P2P行業(yè)作為2013年開始興起的互聯(lián)網(wǎng)金融中的重要組成部分最近一段時間由于信用違約等原因,給許多用戶帶來了不小的財產(chǎn)損失.對于P2P行業(yè)來說,對用戶的信用預(yù)測及防范違約風險是事關(guān)公司利潤的核心問題.本文利用用戶手機通訊錄之間的包含關(guān)系構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò),并從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的視角加以分析.通過將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為機器學習的輸入特征,我們用支持向量機的方法挖掘其內(nèi)在的關(guān)聯(lián),從而利用用戶的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性質(zhì)預(yù)測其信用情況.我們的模型基于知名互聯(lián)網(wǎng)金融公司閃銀所提供的大規(guī)模脫敏數(shù)據(jù),得到了很好的預(yù)測效果.
[Abstract]:The development of the Internet continues to impact the various industries P2P industry as an important component of Internet finance which began to rise in 2013 due to credit default and other reasons. To many users brought not small property losses. For the P2P industry. Credit prediction and default risk prevention are the core issues of corporate profit. This paper uses the inclusion relationship between mobile phone address book to build social network. By transforming the analysis results into the input features of machine learning, we use the support vector machine (SVM) method to mine their internal relations. The model is based on the large-scale desensitization data provided by the well-known Internet finance company Flash Bank, and gets a good prediction effect.
【作者單位】： 北京師范大學系統(tǒng)科學學院;
【分類號】：F724.6;F832.4
【正文快照】： 現(xiàn)代社會是一個建立在信用基礎(chǔ)之上的社會,尤其是對于金融機構(gòu),客戶的信用評估直接關(guān)系到公司的盈利和風險.傳統(tǒng)商業(yè)銀行對于個人信用評估的研究已有逾百年歷史,形成了一套比較完善的方法[1-3].近年來,由于互聯(lián)網(wǎng)的興起,互聯(lián)網(wǎng)金融作為一個新興產(chǎn)業(yè)在中國正處于早期快速發(fā)展階

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本文編號：1427376