深度学习算法在金融消费者行为研究中的应用

• 作者: 郑浦阳
• 来源期刊: 技术与市场
• 关键词: 金融 消费者行为 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 创新与实践
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 字数: 4734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8554.2020.07.003

摘要

当前对用户金融素养的判断主要基于用户的违约记录和借款信息,但通过用户消费行为反映用户金融素养的研究有限.基于互联网金融上市某公司用户交易数据,通过对多种机器学习算法建立融合模型,将用户的消费行为与用户的信用风险建立映射关系.同时,基于人工特征筛选和树模型信息增益的特性,得出影响用户信用风险的主要消费行为,从而为通过研判用户消费行为,判断用户金融素养提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑浦阳		7	0	0.0	0.0