数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用

• 作者: 余建桥 王振华 葛继科 赵永进
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 信用评估 分类 聚类 决策树
• 年，卷（期）: 2006,（12）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 172-174,177
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|F830.49
• 字数: 3813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.12.058

摘要

为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析,加快信用卡发卡机构的决策速度,介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用,对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点.建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型,针对该模型提出了一种近邻聚类算法.该算法不需要事先给定聚类的类别数,可以进行无监督学习.通过对比分析可知,该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余建桥	西南大学计算机与信息科学学院	49	316	9.0	15.0
2	赵永进	河南师范大学计算机与信息技术学院	16	55	4.0	7.0
3	王振华	河南师范大学计算机与信息技术学院	4	28	1.0	4.0
4	葛继科	河南师范大学计算机与信息技术学院	1	28	1.0	1.0