基于交易数据的信用评估方法

• 作者: 周继恩 杜金泉 陈煜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 信用评估 交易数据 用户信用画像 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TP394.1
• 字数: 3677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.030

摘要

传统的信用评估模型,大多针对个人基本信息分析评估,忽略了交易维度的数据.针对这类情况,基于银行卡交易数据,提出一种基于交易数据的个人信用评分模型的方法.该方法主要包括三个部分:依据交易数据,提取有效的特征集;引入代价敏感随机向量,增强随机森林成员分类器的差异性;通过融合函数,输出信用评分.以互联网消费信贷场景作为研究对象,将该方法与经典算法进行比对.实验结果表明,该方法具有较好的评估结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈煜		7	25	3.0	4.0
2	周继恩		10	26	3.0	4.0
3	杜金泉		1	5	1.0	1.0