【摘 要】
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互联网金融P2P借贷平台上存在着较大的贷款投资风险,为协助投资人获得更佳的贷款收益,本文综合考虑贷款坏账风险、流标风险、利率和投资人风险偏好等要素,提出投资决策算法ID
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室,上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室
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互联网金融P2P借贷平台上存在着较大的贷款投资风险,为协助投资人获得更佳的贷款收益,本文综合考虑贷款坏账风险、流标风险、利率和投资人风险偏好等要素,提出投资决策算法IDEA（Investment DEcision Analysis）：构建投资人-贷款网络,充分利用网络中的贷款投资行为信息来度量贷款坏账风险,利用图半监督学习方法度量贷款流标风险,为投资决策提供依据.在真实数据集上的实验结果表明,相对于现有算法,我们的算法不仅可以取得更佳的投资收益,而且能够协助具有不同风险偏好的投资人进行投资决策.
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