發(fā)布時間：2021-07-09 16:12

　　評估借款人的信用已成為互聯(lián)網(wǎng)借貸市場廣泛關(guān)注的熱點問題。目前國內(nèi)外信用借貸的評價方法中數(shù)據(jù)獲取過程中容易受欺騙,影響借貸用戶信用評價的正確性,缺乏對一個在特定時間段內(nèi)具有穩(wěn)定性的信用評價方法。本文以建立低成本、很難被篡改和很難被感知的信用評價方法為目標對互金行業(yè)借貸用戶的信用評價方法展開研究。首先介紹用戶信用計算模型的五個理論:同質(zhì)性原理、小世界理論、語義社區(qū)刻畫用戶、虛實空間的映射、信息互補原理�；谶@五個基本原理提出用于刻畫用戶畫像的虛擬空間模型、用于構(gòu)造用戶在現(xiàn)實生活中資產(chǎn)能力的現(xiàn)實空間模型、提供信息互補機制和信息交互的虛實結(jié)合模型。為從海量虛擬空間數(shù)據(jù)中提取可用信息并對用戶等級做出正確分析,對用戶在虛擬空間的內(nèi)容、行為和情感進行建模。用戶內(nèi)容信息主要對用戶的瀏覽記錄、社交平臺發(fā)布文本等進行內(nèi)容主題分析,對內(nèi)容文本進行聚類,得到不同信用等級下用戶的主題。用戶行為信息主要對用戶在虛擬空間中的交互行為進行行為模式發(fā)掘,對社交平臺上的用戶的評論、轉(zhuǎn)發(fā)行為構(gòu)建行為網(wǎng)絡(luò)。用戶情感信息主要對社交平臺上所發(fā)表言論進行愛、喜、怒、驚、懼和悲六維情感進行分析。針對現(xiàn)實空間中用戶信用所使用的參數(shù)容易... 

【文章來源】：上海大學上海市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１?Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺模式??

擔保?風險冶備金??圖１．１?Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺模式??網(wǎng)貸平臺的借款用戶群體中以男性數(shù)量占大多數(shù)，說明男性對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的??接受度、認可度都比女性要高，風險的承受能力也更強。在年齡構(gòu)成上，網(wǎng)貸用??戶分布較廣，主要囊括了?７０、８０、９０后的三個階段的中青年群體。其中３５歲到??４９歲的用戶群體占比４２．?８％，?２５歲到３４歲的用戶群體占比２８％，?１９歲到２４歲??的用戶群體占比２２．５％。對于８０、９０后來說，網(wǎng)貸平臺更多的滿足了他們的融??資需求。從學歷分布上來看，網(wǎng)貸平臺的借款用戶群體中以本科數(shù)量占大多數(shù)，??本科學歷的借款用戶占５６％，專科學歷借款用戶數(shù)量次之，占２７％。由于互聯(lián)網(wǎng)??借貸用戶以８０后、９０后為主要群體

擔保?風險冶備金??圖１．１?Ｐ２Ｐ網(wǎng)貸平臺模式??網(wǎng)貸平臺的借款用戶群體中以男性數(shù)量占大多數(shù)，說明男性對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的??接受度、認可度都比女性要高，風險的承受能力也更強。在年齡構(gòu)成上，網(wǎng)貸用??戶分布較廣，主要囊括了?７０、８０、９０后的三個階段的中青年群體。其中３５歲到??４９歲的用戶群體占比４２．?８％，?２５歲到３４歲的用戶群體占比２８％，?１９歲到２４歲??的用戶群體占比２２．５％。對于８０、９０后來說，網(wǎng)貸平臺更多的滿足了他們的融??資需求。從學歷分布上來看，網(wǎng)貸平臺的借款用戶群體中以本科數(shù)量占大多數(shù)，??本科學歷的借款用戶占５６％，專科學歷借款用戶數(shù)量次之，占２７％。由于互聯(lián)網(wǎng)??借貸用戶以８０后、９０后為主要群體


本文編號：3274067