小微企业为了获得发展所需的资金,通常需要向银行贷款。随着计算机技术地进步,传统的线下贷款逐渐被网络贷款所取代。用户信用评级和风险预测一直是网络贷款流程中关键的环节,但同时也存在着一些问题。第一,用户数据的质量不高,弱可用问题普遍存在,无法保证数据的真实性;第二,缺乏面向用户信用等级的科学评判分级体系,无法体现评判结果的客观性;第三,用户贷款风险的预测过程不能有效地利用定性信用指标,无法确保预测结果的可靠性。为了获得更加客观、可靠的用户信用等级评估结果和用户贷款风险预测结果。本文采用“混合插补法”对存在弱可用现象的用户数据进行修复,即针对不同缺失率情况的数据采用不同的处理方法;由于用户数据的信息量较大,如果逐一对用户进行信用等级划分,不仅效率低,而且结果不客观。本文提出利用多任务学习思想对用户基本信用等级进行评估,此方法利用多个信用等级之间的共享结构关系,构造训练网络实现用户的信用评级;同时结合用户的信用初始等级,采用模糊Logistic回归方法预测用户的违约风险。本文的主要贡献是:(1)提出了“混合插补算法”用来补全用户信用缺失的数据。(2)提出利用多任务学习模型评估用户信用等级。(3)提出使用李克特量表对定性信用指标进行量化,并利用三角模糊数对量化的信用指标进行模糊化处理;构建模糊Logistic回归模型预测用户发生违约的概率。最后,设计实现了一个小微信用贷款系统,并通过实验验证了提出方法的可行性和有效性。
基本信息
| 题目 | 面向弱可用数据的小微贷信用挖掘技术研究 |
| 文献类型 | 硕士论文 |
| 作者 | 万杨兰 |
| 作者单位 | 南京邮电大学 |
| 导师 | 韩京宇 |
| 文献来源 | 南京邮电大学 |
| 发表年份 | 2020 |
| 学科分类 | 信息科技,经济与管理科学 |
| 专业分类 | 计算机软件及计算机应用,企业经济,金融,投资 |
| 分类号 | F276.3;F832.4;TP311.13 |
| 关键词 | 数据插补,多任务,模糊回归,三角模糊数,风险预测 |
| 总页数： | 75 |
| 文件大小： | 4102K |
论文目录
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 弱可用数据分析研究现状 |
| 1.2.2 用户信用评估技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.3.1 用户信用评估系统架构 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关背景知识介绍 |
| 2.1 数据插补 |
| 2.2 多任务学习 |
| 2.2.1 多任务学习原理 |
| 2.2.2 任务相关性 |
| 2.3 模糊集基本理论 |
| 2.3.1 标准模糊集运算 |
| 2.3.2 扩张原理 |
| 2.4 李克特量表 |
| 2.5 Logistic回归模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 面向弱可用数据的多任务用户基本信用评级 |
| 3.1 客户属性缺失数据处理 |
| 3.1.1 缺失值常用处理方法 |
| 3.1.2 混合插补法 |
| 3.2 信用评级划分及其含义 |
| 3.3 信用标签缺失情况下的用户信用评级 |
| 3.3.1 信用分类模型整体框架图 |
| 3.3.2 基于共享矩阵的多任务学习方法 |
| 3.3.3 信用分类模型实现 |
| 3.3.4 基本信用评级预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于模糊Logistic回归的贷款风险预测 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 信用数据模糊化 |
| 4.2.1 李克特量表表示 |
| 4.2.2 三角模糊数表示 |
| 4.3 提出模型 |
| 4.3.1 构建模糊Logistic回归模型 |
| 4.3.2 模糊最小二乘法估计模型权重 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 小微贷原型系统实现和性能分析 |
| 5.1 实验数据介绍 |
| 5.2 系统综述 |
| 5.2.1 系统及实验环境配置 |
| 5.2.2 系统结构框架 |
| 5.2.3 模块设计 |
| 5.3 系统可视化 |
| 5.3.1 信用数据收集可视化 |
| 5.3.2 模型管理可视化 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 多任务用户基本信用评级实验 |
| 5.4.2 贷款风险预测实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
参考文献
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