【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)為小微企業(yè)提供融資新途徑,但由于對(duì)小微企業(yè)征信體系建設(shè)知識(shí)的匱乏,造成互聯(lián)網(wǎng)融資平臺(tái)資金供應(yīng)鏈斷裂,損害多方利益,引發(fā)平臺(tái)信用危機(jī)。該文立足于大數(shù)據(jù)分析環(huán)境,即以小微企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融資流程為基礎(chǔ),分析所涉及的人、物、事及它們之間的關(guān)系,并以這些主體作為中心概念點(diǎn)擴(kuò)展數(shù)據(jù)收集的范疇;構(gòu)建企業(yè)本體,在全局概念的基礎(chǔ)上利用層次聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)及概念相似度分析方法,獲取小微企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融資大數(shù)據(jù)中的信用評(píng)價(jià)指標(biāo)概念及概念間關(guān)系,并計(jì)算概念權(quán)重,構(gòu)建信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。搭建Python 3.0仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境,經(jīng)驗(yàn)證,利用該文所提算法在對(duì)概念抽取的精準(zhǔn)度上要高于普通文本挖掘算法,但算法運(yùn)行中復(fù)雜度較高,分析耗費(fèi)的時(shí)間效率較低。
[Abstract]:Internet financing platform provides a new way of financing for small and micro enterprises, but because of the lack of knowledge about the construction of credit information system of small and micro enterprises, it leads to the breakage of the capital supply chain of Internet financing platform, damages the interests of many parties, and causes the platform credit crisis. This paper is based on big data's analytical environment, that is, based on the Internet financing process of small and micro enterprises, analyzes the people, things, events and their relationships, and takes these subjects as the central concept points to expand the scope of data collection. On the basis of global concept, enterprise ontology is constructed using hierarchical clustering algorithm, association rule mining algorithm, statistics and concept similarity analysis method. This paper obtains the concept of credit evaluation index and the relationship between the concepts in the Internet financing big data of small and micro enterprises, calculates the weight of the concept, and constructs the credit evaluation index system. The simulation environment of Python 3.0 is built. It is verified that the proposed algorithm is more accurate than the ordinary text mining algorithm in terms of concept extraction, but the complexity of the algorithm is high and the time efficiency of analysis is low.
【作者單位】： 江西財(cái)經(jīng)大學(xué)馬克思主義學(xué)院;
【基金】：江西省政府創(chuàng)新基金課題(YC2015-B059)
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4

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