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大數(shù)據(jù)征信及智能評估:征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302594666
- 條形碼：9787302594666 ; 978-7-302-59466-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)征信及智能評估:征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù) 本書特色
數(shù)據(jù)融合歸因分析解釋性研究數(shù)據(jù)挖掘風(fēng)險預(yù)警信用評估監(jiān)控系統(tǒng)聚焦于個人層面的信用違約技術(shù)研究、風(fēng)險預(yù)警與監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)，其中的技術(shù)可以便捷地應(yīng)用于企業(yè)征信。教材服務(wù)QQ:1815317009
大數(shù)據(jù)征信及智能評估:征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù) 內(nèi)容簡介
本書聚焦于個人層面的信用違約技術(shù)研究、風(fēng)險預(yù)警與監(jiān)控系統(tǒng)的實現(xiàn)，但其中的技術(shù) 也可以便捷地應(yīng)用于企業(yè)征信。全書由淺入深、循序漸進地講述了大數(shù)據(jù)時代下的征信技術(shù)。 全書分為三個部分，**部分是基礎(chǔ)技術(shù)研究，介紹了征信業(yè)務(wù)中多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合 方法，以及大數(shù)據(jù)征信模型的歸因分析與解釋性研究；第二部分是信用評估技術(shù)研究，包括 大數(shù)據(jù)征信場景下時序數(shù)據(jù)的挖掘與分析，違約風(fēng)險評估預(yù)警技術(shù)，以及不同區(qū)域的差異性 對于信用情況的影響；第三部分聚焦于信用評估系統(tǒng)研發(fā)，從全局角度描述了一個信用評估 與監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)的實現(xiàn)。
大數(shù)據(jù)征信及智能評估:征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù) 目錄
**部分 基礎(chǔ)技術(shù)研究
第1章 多源多模態(tài)征信大數(shù)據(jù)融合方法 2
1.1 多模態(tài)融合概述 3
1.1.1 研究背景與意義 3
1.1.2 研究現(xiàn)狀 5
1.1.3 研究內(nèi)容 10
1.2 多模態(tài)融合相關(guān)理論技術(shù) 12
1.2.1 眾包標(biāo)注 12
1.2.2 眾包數(shù)據(jù)的消噪 13
1.2.3 圖像分類 19
1.2.4 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合 25
1.2.5 協(xié)同學(xué)習(xí) 29
1.3 基于協(xié)同學(xué)習(xí)技術(shù)的決策級融合方法 33
1.3.1 任務(wù)描述 33
1.3.2 多源同構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法：CT-MID 34
1.3.3 CT-MID模塊說明 35
1.3.4 實驗分析 41
1.3.5 方法分析 45
1.4 基于多模態(tài)適配器的特征級融合方法 50
1.4.1 任務(wù)描述 50
1.4.2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法：MLP-Adapter 51
1.4.3 實驗結(jié)果 55
1.5 基于協(xié)同學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)融合原型系統(tǒng) 59
1.5.1 系統(tǒng)組成單元 59
1.5.2 功能展示 61
第2章 大數(shù)據(jù)征信歸因分析及模型可解釋性研究 66
2.1 大數(shù)據(jù)征信分析概述 67
2.1.1 研究背景與意義 67
2.1.2 研究現(xiàn)狀 68
2.1.3 問題與挑戰(zhàn) 72
2.1.4 研究內(nèi)容 77
2.2 相關(guān)理論技術(shù) 78
2.2.1 特征選擇方法 78
2.2.2 因果模型 81
2.2.3 模型的可解釋方法 83
2.3 歸因分析技術(shù)研究 87
2.3.1 歸因分析總體流程設(shè)計 87
2.3.2 實驗評估：歸因分析 93
2.4 模型可解釋性提升技術(shù)研究 101
2.4.1 可解釋性提升方法設(shè)計 101
2.4.2 實驗一：整體可解釋性提升 107
2.4.3 實驗二：個體可解釋性提升 116
2.5 原型系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 124
2.5.1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計 124
2.5.2 系統(tǒng)功能架構(gòu)設(shè)計 126
2.5.3 效果展示 128
2.5.4 系統(tǒng)測試 135
第二部分 信用評估技術(shù)研究
第3章 基于時序行為分析的信用評估技術(shù) 140
3.1 時序行為信用評估概述 141
3.1.1 研究背景與意義 141
3.1.2 研究現(xiàn)狀 142
3.1.3 研究內(nèi)容 144
3.2 相關(guān)理論技術(shù) 144
3.2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型 144
3.2.2 圖嵌入模型 149
3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與特征工程 152
3.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 152
3.3.2 數(shù)據(jù)觀察 154
3.3.3 數(shù)據(jù)清洗 156
3.3.4 特征工程 157
3.4 基于時序行為的征信評估模型設(shè)計 163
3.4.1 模型總體設(shè)計 163
3.4.2 基于Auto-Encoder LSTM模型的交易序列特征編碼 164
3.4.3 基于Node2Vec模型的行為序列特征編碼 168
3.4.4 基于特征融合的用戶信用評估模型 173
3.5 模型驗證與原型系統(tǒng) 176
3.5.1 模型驗證 176
3.5.2 原型系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn) 184
第4章 征信大數(shù)據(jù)頻繁模式與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 192
4.1 征信大數(shù)據(jù)挖掘概述 193
4.1.1 研究現(xiàn)狀 193
4.1.2 問題描述 197
4.1.3 研究內(nèi)容 198
4.2 相關(guān)理論技術(shù) 198
4.2.1 數(shù)據(jù)融合的相關(guān)技術(shù) 198
4.2.2 動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的相關(guān)技術(shù) 203
4.3 多源征信大數(shù)據(jù)融合方法 207
4.3.1 數(shù)據(jù)融合 207
4.3.2 數(shù)據(jù)融合方法 209
4.3.3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合模型 212
4.3.4 實驗結(jié)果與分析 217
4.4 結(jié)構(gòu)化征信大數(shù)據(jù)動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法 219
4.4.1 動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式化定義 219
4.4.2 與靜態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的比較 220
4.4.3 動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的評價 221
4.4.4 動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法 221
4.4.5 實驗結(jié)果與分析 224
4.5 流式半結(jié)構(gòu)化征信大數(shù)據(jù)頻繁項集挖掘算法 227
4.5.1 數(shù)據(jù)流與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 227
4.5.2 樹結(jié)構(gòu)模型挖掘的相關(guān)定義 229
4.5.3 兩個改進 230
4.5.4 改進的挖掘算法 235
4.6 實驗結(jié)果與分析 238
4.6.1 實驗數(shù)據(jù) 238
4.6.2 實驗結(jié)果 238
第5章 信用風(fēng)險違約識別與預(yù)警技術(shù) 242
5.1 信用風(fēng)險違約概述 243
5.1.1 研究背景與意義 243
5.1.2 研究現(xiàn)狀 245
5.1.3 研究內(nèi)容 250
5.2 相關(guān)理論技術(shù) 251
5.2.1 個人信用評估指標(biāo)體系 251
5.2.2 個人信用評估模型技術(shù) 253
5.3 信用風(fēng)險數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理 263
5.3.1 數(shù)據(jù)來源 263
5.3.2 數(shù)據(jù)信息 265
5.3.3 缺失值分析 268
5.3.4 分類變量 270
5.3.5 連續(xù)變量的離散化 273
5.3.6 異常值處理 274
5.3.7 領(lǐng)域變量處理 276
5.4 個人信用風(fēng)險違約識別與預(yù)警模型設(shè)計 276
5.4.1 模型設(shè)計分析 277
5.4.2 組合模型優(yōu)化 279
5.4.3 D-S Stacking模型 282
5.5 模型驗證與原型系統(tǒng) 288
5.5.1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程 288
5.5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 290
5.5.3 原型系統(tǒng)效果評估 296
第6章 信用環(huán)境的區(qū)域差異性影響因素 301
6.1 信用環(huán)境的區(qū)域差異概述 302
6.1.1 研究背景與意義 302
6.1.2 研究現(xiàn)狀 302
6.1.3 研究內(nèi)容 304
6.2 相關(guān)理論技術(shù) 305
6.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 305
6.2.2 空間自相關(guān)分析方法 306
6.2.3 XGBoost算法 309
6.2.4 隨機森林 311
6.2.5 TreeSHAP模型 312
6.3 基于兩種機器學(xué)習(xí)算法的我國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)模型 313
6.3.1 我國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)特征共線性分析 313
6.3.2 基于XGBoost的我國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)模型 314
6.3.3 基于隨機森林的我國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)模型 316
6.3.4 兩種機器學(xué)習(xí)方法評估精度比較分析 317
6.4 基于TreeSHAP特征因子解釋分析 319
6.4.1 基于XGBoost模型的特征因子解釋分析 319
6.4.2 基于隨機森林模型的特征因子解釋分析 321
6.4.3 小結(jié) 323
第三部分 信用評估系統(tǒng)研發(fā)
第７章 信用評估監(jiān)測預(yù)警技術(shù)及系統(tǒng) 326
7.1 系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)與任務(wù) 327
7.1.1 建設(shè)目標(biāo) 327
7.1.2 建設(shè)任務(wù) 327
7.1.3 總體設(shè)計方案 328
7.2 系統(tǒng)設(shè)計 328
7.2.1 需求調(diào)研 328
7.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計 329
7.2.3 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計 330
7.2.4 功能設(shè)計 331
7.2.5 接口設(shè)計 356
7.2.6 系統(tǒng)部署 357
7.2.7 軟件安裝 357
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大數(shù)據(jù)征信及智能評估:征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù) 作者簡介
孫圣力，博士，北京大學(xué)副教授，南京博雅區(qū)塊鏈研究院副院長，復(fù)旦大學(xué)計算機軟件與理論專業(yè)博士；主要研究方向為大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、智慧醫(yī)療、服務(wù)計算。 羅寧，博士，高級工程師，現(xiàn)任職于中國科學(xué)院軟件研究所；長期從事政府?dāng)?shù)據(jù)治理，金融信息安全及分布式計算方面的研究工作。 張福浩，博士，中國測繪科學(xué)研究院地理空間大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究中心主任，自然資源部青年技術(shù)帶頭人；中國地理信息產(chǎn)業(yè)協(xié)會政務(wù)GIS委員會主任委員，發(fā)改委系統(tǒng)整合專家組成員。
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