互联网金融平台中高违约风险用户识别算法

阳晓慧; 郭炳晖; 米志龙; 郑志明 北京航空航天大学; 大数据科学与脑机智能高精尖创新中心; 数学信息与行为教育部重点实验室; 数学与系统科学学院; 北京100191

关键词:风险传播 复杂网络 互联网金融 识别算法 

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。

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