浅谈CreditNet模型中自编码网络及支持向量机技术的优化及应用

来源 :中国新通信 | 被引量 : 0次 | 上传用户：scientist89

【摘要】

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随着P2P(Peer-to-Peer)网络借贷的不断发展,基于大数据技术的个人信用风险评估模型的研究日益重要.目前信用风险评估模型在面对高维度以及具有离散属性的数据时具有较大局限

【作者】

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陶睿

【机构】

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长江大学

【出处】

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中国新通信

【发表日期】

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2020年17期

【关键词】

：

自编码网络支持向量机信用风险评估模型

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随着P2P(Peer-to-Peer)网络借贷的不断发展,基于大数据技术的个人信用风险评估模型的研究日益重要.目前信用风险评估模型在面对高维度以及具有离散属性的数据时具有较大局限性,基于此本文对自编码网络及支持向量机进行优化,并结合应用在CreditNet模型中.实验结果证明,优化后的模型与传统随机森林算法相比在泛化性能和风险综合评估方面具有比较明显的优势,且具有较强适应性.

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