基于贝叶斯网络理论的个人信用评价模型研究

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1、学校代码：10378密级：分类号：G350硕士学位论文基于贝叶斯网络理论的个人信用评价模型研究学号：20142212285学生姓名：张耀辉学位类别：管理学硕士专业名称：情报学研究方向：信息组织与数据挖掘导师姓名：周森鑫教授二○一六年十二月学位论文独创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，是在导师的指导下，独立进行研巧所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写的作品，也不包含为获得安徽财经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人巧集体，巧己在文中标明并表示了谢意。本

2、声明的法律后果由本人承担。论文作者（签名；知；给２＾＇足年化月日吳句《学位论文使用巧枚书本论文作者完全了解学校关于保存、使用学位论文的管理办法及规定，即学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阔。本人授权安徽财经大学可将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和授权学校研巧生处与中国知网和万方数据签订收录概议及收录并、Ｊ、由作者本人享有承巧相应的权利和义务，也可ｔｌ采用影印缩印或扫描等复制手段保存或汇编本学位论文。注；保密学位论文，在解密后适用于本授权书。＊作者签名？日：＾／６年１

3、＾月２％；＾以／＾Schoolcode：10378Security：Classification：G350ResearchonpersonalcreditevaluationmodelbasedonBayesiannetworkStudentID：20142212285Name：ZhangYao-huiDegreecategory：MasterofManagementTheprofessionalname：InformationScienceResearchdirection：InformationOrganizationandDataMiningTutor’sna

4、me：ZhouSen-xinProfessorSeptember,2016基于贝叶斯网络理论的个人信用评价模型研究摘要随着“互联网+”的发展，大数据不断的改变着我们的生活，个人信用在大数据环境变得更加重要，个人信用是由个人信用评价方法决定的。信用评价是商业银行控制风险的关键技术，发生在美国的“次贷危机”就是信用风险的大爆发，因此信用评估方法的研究具有非常重要的现实意义。信用评估实质上是数据挖掘中的分类问题———将贷款者根据其属性分成能够按期还本付息的可信的“好”客户(正类)和违约的“坏”客户(负类)两类，进而预测未来贷款人的违约风险，为消费信贷决策提供科学依据。本文针

5、对科学实用定量信用评价方法学术问题，以贝叶斯网络为理论基础，采用机器学习方法，提出了基于贝叶斯网络理论的个人商业贷款定量信用评价模型。兼顾准确率和效率并考虑不同的应用场境，分别构建树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯、特征选择马尔科夫毯三种评价模型。以机器学习学术界国际公认机构的公开数据中“德国信用卡数据集”为数据源，分别对三种模型进行了实证研究。实证结果表明三种模型可行、有效但准确率和效率不同，其中，树增强朴素贝叶斯网络模型准确率最高、效率最低，特征选择马尔科夫毯模型准确率最低、效率最高，马尔科夫毯准确率和效率均居中。最后对三种模型应用场景进行了分析和推荐，如果数据属性

6、特征明显，数量不多，准确率要求较高，则可以选择树增强朴素贝叶斯网络模型，该模型适用于传统中小型分布式数据处理环境；如果原始数据属性众多，准确率要求不严格，则可以选用特征选择马尔科夫毯模型，该模型适用于现代大数据集中处理的环境；马尔科夫毯模型介于两种模型应用场景之间。本文也将实验结果和其他几种个人信用评估模型进行比较，发现本文所建立的个人信用评价模型具有较高的准确度，并推荐在大数据环境下优先使用特征选择马尔科夫毯个人信用评价模型。本文提出了树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯、特征选择马尔科夫毯三种个人贷款信用评估理论模型并进行了实证研究，和其他评价模型进行了对比，提出了在

7、大数据环境下应当使用特征选择马尔科夫毯模型，应用前景广阔，下一步的研究目标将相关理论模型转换成具体的应用软件原型。关键字：个人信用评估模型；贝叶斯网络；马尔科夫毯；特征选择；数据挖掘AbstractAbstractInrecentyears,theproportionthatindividualunsecuredloanaccountsforbankloanincreasesdramaticallywiththerapiddevelopmentofsocietyandeconomyinourcountry.Individualunsecuredloa