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摘要:
信用如今已经渗透至社会生活、工作之中,信用评估是金融、通讯等服务行业对消费者个体的重要需求.在分析个人信用影响因素及其相关数据建模基础上,改进了应用Logistic回归建模过程中所用到的最速下降法,有效减少了回归建模过程中的迭代次数与迭代时间.原始最速下降法相邻方向是正交的,导致越是靠近极值点步长越小,收敛速度慢;而改进后的最速下降法通过结合上一次的搜索方向确定当前搜索方向,改变了原本锯齿形的曲折搜索路径.为验证所提出方法的有效性和可行性,围绕迭代次数与迭代时间进行了实验验证.验证实验结果表明,改进的最速下降法减少了计算过程中的迭代次数,从而提高了运算效率;针对影响信用数据提供不全的记录,将转移概率矩阵应用于信用评估,可解决未来信用预测评估问题.
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文献信息
篇名 基于数据挖掘的信用评估研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 信用评估 最速下降法 Logistic回归 转移概率
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 47-51
页数 5页 分类号 TP311
字数 4607字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.08.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邱梅 南京邮电大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
2 王哲元 福州大学数学与计算机科学学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
信用评估
最速下降法
Logistic回归
转移概率
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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