互联网金融平台中高违约风险用户识别算法
Identification algorithm of high breaching risk member for Internet financial platform
北京航空航天大学 大数据科学与脑机智能高精尖创新中心 数学、信息与行为教育部重点实验室 数学与系统科学学院, 北京 100191
摘要
以某互联网金融平台的用户交易数据为对象，通过分析其中借贷逾期违约的传播行为，提出通过传播特征构建模型算法识别互联网金融平台的高风险用户。在构建基于阈值传播和随机传播的SIS和SIR模型的基础上，将模型转换为可评价用户风险值的算法，并进一步与实际违约数据进行验证对比。对比结果显示，在前5%和10%高风险群体划分条件下，算法具有较高的召回率和良好的结构关联性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11401017,11671025)
国家自然科学基金重大项目(11290141)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0928
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 691-695,700
文章编号: 1001-3695(2019)03-010-0691-05
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
阳晓慧, 郭炳晖, 米志龙, 等. 互联网金融平台中高违约风险用户识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 691-695,700. (Yang Xiaohui, Guo Binghui, Mi Zhilong, et al. Identification algorithm of high breaching risk member for Internet financial platform [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 691-695,700. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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