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林国强

作品数：1 被引量：12H指数：1
供职机构：北京师范大学系统科学学院更多>>
相关领域：理学经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇理学

主题

  • 1篇用户
  • 1篇网络
  • 1篇违约
  • 1篇违约预测
  • 1篇金融
  • 1篇互联网
  • 1篇复杂网
  • 1篇复杂网络
  • 1篇P2P
  • 1篇互联网金融

机构

  • 1篇北京师范大学

作者

  • 1篇况青作
  • 1篇樊瑛
  • 1篇林国强

传媒

  • 1篇北京师范大学...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于复杂网络和机器学习的P2P用户违约预测被引量：12
2017年
互联网的发展不断冲击着各个行业,P2P行业作为2013年开始兴起的互联网金融中的重要组成部分最近一段时间由于信用违约等原因,给许多用户带来了不小的财产损失.对于P2P行业来说,对用户的信用预测及防范违约风险是事关公司利润的核心问题.本文利用用户手机通讯录之间的包含关系构建社交网络,并从复杂网络的视角加以分析.通过将分析结果转化为机器学习的输入特征,我们用支持向量机的方法挖掘其内在的关联,从而利用用户的社会网络结构性质预测其信用情况.我们的模型基于知名互联网金融公司闪银所提供的大规模脱敏数据,得到了很好的预测效果.
林国强赵毅鸣况青作樊瑛
关键词：复杂网络互联网金融P2P
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