基于多源大数据融合的银行网点选址方法

• 作者: 冯辉宗 许国良 邓轲 雒江涛
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多源大数据 银行网点选址 机器学习 逻辑回归
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 664-672
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6506字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2020.04.020

摘要

针对传统银行网点选址方法中存在的人为主观因素较大、数据量支撑不够、考虑因素理想化等问题,提出一种基于多源大数据融合的银行网点选址方法.该方法通过多源数据构造人流量、交通拥堵指数、用户价值、周边竞争网点数和人均收入5个基础特征,并利用协同训练的半监督学习方法扩充训练集.基于基础特征与机器学习算法构建多个子模型,将子模型的输出概率作为特征,构建基于逻辑回归的集成算法,作为银行网点选址模型,同时提出一种优化银行网点权重的损失函数,以保证模型预测中更佳的银行网点具有更高的权重.通过实验分析表明,该算法相较于传统算法预测评估更为准确,能够很好地解决银行网点选址问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雒江涛	重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院	84	418	11.0	17.0
2	冯辉宗	重庆邮电大学软件工程学院	62	445	13.0	17.0
3	许国良	重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院	10	2	1.0	1.0
4	邓轲	重庆邮电大学软件工程学院	1	0	0.0	0.0