一种基于海量数据重复聚类的信用卡评级方法

• 作者: 杨鸿超 柴洪峰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 信用卡 评级 风险
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 80-83,87
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.08.019

摘要

对信用卡客户进行评级以提供更有针对性的服务是银行卡产业链的核心工作，对于银行以及银行卡组织有其重要的意义。目前，信用卡的评级工作多借助于对历史数据的观察和统计，人工决策参与程度高，信息利用率低下。利用信用卡交易记录得到的海量数据资源，使用基于传统方法改进的聚类算法对信用卡进行评级。改进的聚类方法通过重复迭代实现不同等级信用卡的最合适分离方案，并同时可以实现对高风险信用卡的规避，提高了信息利用率，并取得了较为理想的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴洪峰		24	86	6.0	8.0
2	杨鸿超		1	1	1.0	1.0