基于数据挖掘的互联网金融平台风险治理研究

• 作者: 任媛媛 张昶 李晓峰
• 来源期刊: 价值工程
• 学科: 经济
• 关键词: P2P互联网金融平台 信息不对称性 借贷信用风险 数据挖掘 决策树算法
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 价值应用
• 页码范围: 148-151
• 页数: 4页
• 分类号: F724.6|F832.2
• 字数: 4680字
• 语种: 中文

摘要

随着网络技术的飞速发展,P2P互联网金融平台催生了大量的理财和借贷行为.但由于互联网两端存在着信息不对称性,会产生大量的借贷信用风险问题.本文利用国内某大型互联网金融平台的借贷数据,基于数据挖掘的思路和方法,对数据进行了预处理、挖掘建模以及结果的分析,主要通过决策树算法找到借贷违约人的普遍特征,挖掘出隐藏在数据背后的知识和模式,并提出互联网金融平台的借贷风险治理方案,降低了信息不对称性,优化互联网金融平台的资源配置.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓峰		41	575	9.0	23.0
2	张昶		9	27	3.0	5.0
4	任媛媛		7	13	2.0	3.0