【摘 要】
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为了解决网络借贷环境下的信用评价数据来源单一且真实性难以验证等问题,提出一种跨业务的信用分析框架。该框架基于Peer-to-Peer协同机制,共享的协同分析来自不同类型网络交
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究项目(18YJC630082),安徽省自然科学基金项目(1908085QG307)
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为了解决网络借贷环境下的信用评价数据来源单一且真实性难以验证等问题,提出一种跨业务的信用分析框架。该框架基于Peer-to-Peer协同机制,共享的协同分析来自不同类型网络交易业务中的信用数据,从多个业务维度更加全面地评价借款人的信用水平。基于该分析框架,提取跨业务信用特征,并利用集成学习方法构建基于跨业务特征的信用评价模型。最后对模型结果进行显著性检验。结果表明,提出的跨业务信用分析框架和信用评价模型具有一定的有效性。
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