多维个人信用评价特征感知模型的研究

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1、多维个人信用评价特征感知模型的研究孙璐李广建北京大学信息管理系［目的/意义］互联网金融背景下，个人信用评估的需求激增，大量个人信用行为信息沉淀在各种互联网应用平台之上，这类信息语义丰富,iL隐藏着许多可用于对现有评价模型进行降维的关键特征，本研究旨在解决如何快速地发现这类关键特征的问题。［方法/过程］选取CNKI10年来个人信用评价的研宂文献作为研宂样本，从其内容、功能、应用及场景、组织及制度等多个维度,尽可能全面地构建评价特征体系，并运用国外应用研究中主流的相关性建模方法来构建模型。［结果/结论］最终构建了一种

2、多维度的个人信用评价特征的感知发现模型，通过模型可以直观、动态地发现新的个人信用评价特征；同时本模型也可以用于个人信用评价方法以及待征权重的比较研宄。关键词：多维度;个人信用评价特征;感知发现模型;孙璐(0RCTD:0000-0002-7294-4663),研究生；E-mail:sydncy_cllcn@pku.cdu.cn;李广建(0RC1D:0000-0002-2897-6246)，系主任，教授。2015-09-22基金：国家社会科学基金项目“大数据环境下的计算型情报分析方法与技术研究”(项目编号:2014A

3、TQ005)研究成果之一StudyonMultipleDimensionsofthePerceivedDiscoveryModelofPersonalCreditEvaluationCharacteristicsSunLuLiGuangjianDepartmentofLnformationManagement,PekingUniversity;Abstract：[Purpose/significance]UnderthebackgroundofInternetfinance,withthesurgeofdeman

4、dforpersonalcreditassessment,alotofpersonalcreditinformationisrecordedonavarietyofInternetapplicationplatforms.Thiskindofinformationisrichinsemantics,andtherearemanykeyfeaturesthatcanbeusedtoreducethedimensionoftheexistingevaluationmodels.Thisstudyaimstoaddre

5、sshowquickthediscoveryofsuchkeyfeaturescanbe.[Method/process]Inthispaper,theresearchonCXKIresearchliteraturebasedonrelatedfieldsinthepasttenyearswasmadeasaresearchsamplefromitscontent,function,applicationandscene,organizationandsystem,etc.Itconstructedadescri

6、ptionfeaturesystembasedonmultipledimensions.Weusedmainstreammodelingmethodsintheforeignapplicationresearchtocarryoutthestudyofthecorrelation.[Result/conclusion]Finally,akindofmultipledimensionmodelbasedontheperceiveddiscoveryofpersonalcreditevaluationcharacte

7、risticsisconstructed.Basedonthismodel,thecharacteristicsofthenewpersonalcreditevaluationcanbefounddirectlyanddynamically.Atthesametime,thismodelcanalsobeusedforthecomparativestudyoffeatureweights.Keyword：multipledimensions;personalcreditevaluationcharacterist

8、ics;perceiveddiscoverymodel;Received：2015—09—221引言关于个人信用的研究，仅仅开展了10余年，目前尚处于探索阶段，尚未成熟，但随着互联网金融的风起，该领域的研宂非常活跃。利用CNKI数据库进行个人信用相关研宄文献检索，以2004-2012年为区间，共检出文献6134篇，而2013-2014年，仅仅两年间，共检出该领域研究成果2