本文選題：PP網(wǎng)絡(luò)借貸　切入點(diǎn)：異常檢測　出處：《管理工程學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的用戶與數(shù)據(jù)量與日俱增。識(shí)別出異常的借款標(biāo)的,促進(jìn)平臺(tái)的健康發(fā)展一直是社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)與焦點(diǎn)。針對(duì)這一問題,本文提出了"多層次分類"方法,以lending club發(fā)布的交易數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,分層次進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在第一層次,首先采用基于密度的DBSCAN聚類算法,排除大量正常用戶,減弱數(shù)據(jù)中正負(fù)兩類分布不均衡的缺陷;在第二層次,采用一般分類算法進(jìn)行分類,最終識(shí)別出平臺(tái)的異常借款標(biāo)的。數(shù)值實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),將"多層次分類"方法應(yīng)用在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中,相比于其他方法,能在保證分類器整體性能的情況下,更有效地識(shí)別出異常還款的借款標(biāo)的。
[Abstract]:With the development of Internet technology, P2P network loan users and data are increasing. Identifying abnormal loan targets and promoting the healthy development of the platform has always been a hot spot and focus of social attention. In this paper, a "multi-level classification" method is proposed to analyze the transaction data published by lending club. In the first level, a density-based DBSCAN clustering algorithm is used to eliminate a large number of normal users. At the second level, the general classification algorithm is used to classify the abnormal loan target of the platform. Compared with other methods, the "multi-level classification" method is applied to P2P network lending, which can effectively identify the loan target of abnormal repayment under the condition of ensuring the overall performance of the classifier.
【作者單位】： 廈門大學(xué)管理學(xué)院;浙江大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71572166);國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71372057);國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71301133) 廈門大學(xué)人文社科“校長基金-創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)”基金資助項(xiàng)目(20720161044) 教育部人文社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13YJC630033)
【分類號(hào)】：F713.36;F831.2

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本文編號(hào)：1564066