互联网金融平台中高违约风险用户识别算法

• 作者: 米志龙 郑志明 郭炳晖 阳晓慧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 风险传播 复杂网络 互联网金融 识别算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 691-695,700
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0928

摘要

以某互联网金融平台的用户交易数据为对象,通过分析其中借贷逾期违约的传播行为,提出通过传播特征构建模型算法识别互联网金融平台的高风险用户.在构建基于阈值传播和随机传播的SIS和SIR模型的基础上,将模型转换为可评价用户风险值的算法,并进一步与实际违约数据进行验证对比.对比结果显示,在前5％和10％高风险群体划分条件下,算法具有较高的召回率和良好的结构关联性.