基于聚类的个人信用评分模型研究

• 作者: 徐向阳 葛继科
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 信用评分 神经网络 分类 聚类 决策树
• 年，卷（期）: 2006,（27）
• 所属期刊栏目: 金融电子
• 页码范围: 229-231
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2006.27.080

摘要

信用卡公司是一个服务性的金融企业,如何提高在服务过程中的服务质量,改进服务方法,使公司的决策更为准确及时,是信用卡公司追求的一个目标.本文介绍了神经网络方法及数据挖掘技术在信用卡公司对用户评分中的应用,对比分析了几种个人信用评分模型建模方法的特点,建立了一种决策树-神经网络个人信用评分模型,并针对该模型提出了一种近邻聚类算法,该算法在信用评分应用中可以得到较理想的结果.