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    重庆时时彩咸鱼计划: 一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统.pdf

    关 键 词:
    一种 面向 P2P 平台 运营 风险 评估 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610960560.0

    申请日:

    2016.10.28

    公开号:

    CN106570631A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/06申请日:20161028|||公开
    IPC分类号: G06Q10/06(2012.01)I 主分类号: G06Q10/06
    申请人: 南京邮电大学
    发明人: 李华康; 刘盼; 陈光宣; 孙国梓; 贾雪松; 关海潮; 李涛
    地址: 210003 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号
    优先权:
    专利代理机构: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 李湘群
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610960560.0

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统,包括:1)P2P网络借贷平台数据的获??;2)数据预处理,清洗不相关的平台数据;3)选取合适时间窗,细粒度划分P2P网络借贷平台的运营周期;4)对于P2P网络借贷平台提供一些离散化的数据进行分组量化,如分组平台上借款人的年龄分布;5)通过计算信息增益的方法,提取信息增益较大的特征;6)建立特征系数与相对应的权重系数之间的方程组,并求解,得到每个对应属性的权重系数;7)通过步骤6)所得到的权重系数,求解借贷平台在每个时间窗内的运营风险指数,并观察在一段时间内,平台的风险指数的变化情况。本发明能给平台运营者有效提示,调节管理措施,具有广泛的技术和市场应用价值。

    权利要求书

    1.一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估方法,其特征在于,包括:
    步骤1:数据获取,通过网络爬虫或者P2P网络借贷平台提供的方式获取P2P网络借贷平
    台的运营数据;
    步骤2:数据预处理,清洗掉一些与P2P网络借贷平台不相关信息,或者收集到的错误信
    息;
    步骤3:时间窗划分,获取的通过细粒度的时间窗选取,反映P2P网络借贷运营情况的变
    化;
    步骤4:将清洗之后的数据保存,对于一些离散的数据在每一个时间窗t内采取分组量
    化的方式,以此获得P2P网络借贷平台信息;
    步骤5:特征选?。貉盗芳?,对于P2P网络借贷平台的多个特征,采用计算信息增益的
    方式选取最相关的特征;设集合S代表P2P网络借贷平台的所有的交易记录,有s条记录{S1,
    S2,…,Ss};集合C={C1,C2}为P2P网络借贷平台的类别,C1表示运营状况良好的平台类别,C2
    表示发生跑路的P2P网络借贷平台,si表示类别为Ci的样本的个数,则有信息熵计算公式:
    <mrow> <mi>I</mi> <mo>=</mo> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>S</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>S</mi> <mi>2</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>2</mn> </munderover> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>log</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中Pi=si/s;
    步骤6:对每个时间窗t,有特征(x1,x2,...,xn}共有n个特征,设平台的风险指数为R,
    {α1,α2,...,αn}为平台每个属性的权重系数,则建立方程为:
    R=α1x1+α1x2+…+αnxn
    步骤7:根据上述步骤6求得的权重系数,计算出每个时间窗内的风险值,在某个时间窗
    t内,该P2P平台的运营风险指数为:
    <mrow> <msup> <mi>risk</mi> <mi>t</mi> </msup> <mo>=</mo> <msub> <mi>w</mi> <mn>1</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>1</mn> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>2</mn> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>n</mi> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </msubsup> </mrow>
    其中t是指第t个时间窗,通过计算,得到一段时间窗内的运营风险,以及风险的变化趋
    势。
    2.根据权利要求1所述的一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估方法,其特征在于,
    步骤3所述的时间窗划分包括:有n个月时间长度的数据,划分时间窗t1,t2,...,tn,n个时间
    窗。
    3.根据权利要求1所述的一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估方法,其特征在于,
    步骤4所述的P2P网络借贷平台信息包括:借款人的受教育状况,年龄状况,或者所属区域的
    分布情况,通过离散分组分类的方式,即统计各个年龄层次,教育层次的人数分布情况。
    4.根据权利要求1所述的一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估方法,其特征在于,
    步骤5包括:假设特征属性A包含k个独立的特征属性,α1,α2,α3,...,αk;sj表示在A属性条件
    下,特征为αj的样本个数;Pij为Sj属于类别Ci的概率,则针对属性A有信息熵计
    算公式为:
    <mrow> <mi>E</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>A</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>k</mi> </munderover> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>s</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>s</mi> <mrow> <mi>2</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mi>s</mi> </mfrac> <mi>I</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>s</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>s</mi> <mrow> <mi>2</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    其中
    对于属性A的信息增益为:
    Gain(A)=I(s1j,s2j)-E(A)
    计算每个特征的信息增益,选取较大的信息增益相对应的特征,作为的分析对象。
    5.根据权利要求1所述的一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估方法,其特征在于,
    步骤6包括:假设平台风险的最高值即max(R)=1,ε用来衡量偏离的最大的风险值,则R表示
    为:R=1-ε,ε∈(0,1),并给ε步长step=h遍历寻找最佳ε的值;
    假设有t个时间窗,建立多元一次线性方程组为:
    <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>1</mn> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>2</mn> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>n</mi> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>R</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>2</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>n</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>R</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>...</mo> <mo>...</mo> <mo>...</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>1</mn> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mn>2</mn> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> </msub> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mi>R</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
    表示在第t个时间窗内属性的特征值,由此可得一组{α1,α2,...,αn}.
    针对不同的ε,得到相对应的不同的权重系数解,设有ε1,ε2,...,εm,对应每一个ε,得出
    一组相对应的去找你中系数解,即:
    <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&epsiv;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>:</mo> <mo>&lsqb;</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> <mn>1</mn> </msubsup> <mo>&rsqb;</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&epsiv;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>:</mo> <mo>&lsqb;</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>&rsqb;</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>...</mo> <mo>...</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>:</mo> <mo>&lsqb;</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> <mi>m</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> <mi>m</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> <mi>m</mi> </msubsup> <mo>&rsqb;</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
    所以,该平台的权重系数为:
    <mrow> <mi>W</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>m</mi> </mfrac> <mo>&lsqb;</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> <mi>j</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> <mi>j</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>m</mi> </munderover> <msubsup> <mi>&alpha;</mi> <mi>n</mi> <mi>j</mi> </msubsup> <mo>&rsqb;</mo> <mo>=</mo> <mo>&lsqb;</mo> <msub> <mi>w</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>2</mi> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>n</mi> </msub> <mo>&rsqb;</mo> <mo>.</mo> </mrow>
    6.一种面向P2P网络借贷平台风险评估系统,其特征在于:所述系统包括数据获取模
    块、数据预处理???、特征提取??楹湍P徒⒛??;
    数据获取??槭怯糜诨袢2P网络借贷平台的运营数据;
    数据预处理??槭怯糜诖硭袢〉腜2P网络借贷平台数据,清洗不相关的数据,同时
    分组量化离散数据;
    特征提取??槭怯糜谔崛∮隤2P网络借贷平台的最相关的特征,通过计算每个特征的
    信息增益来确定;
    模型建立??槭怯糜诩扑鉖2P网络借贷平台的相关的权重系数,从而计算每个时间内
    网络借贷平台的运营风险值。

    说明书

    一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统

    技术领域

    本发明涉及一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统,属于信息安全技术领
    域。

    背景技术

    随着互联网技术的迅速发展,金融业尤其是电子商务领域发生了巨大的变化。近
    些年,随着一种新的借贷方式出现,即P2P网络借贷,改变了传统的借贷流程,使得借款和贷
    款更为容易和便利。在网络借贷的过程中,资料与资金、合同、手续等全部通过网络实现,借
    款人设置贷款支付标准,然后投资者通过竞争性投标行为向借款人贷款。在P2P平台审阅之
    后,借款人可以发布一些详细的信息,譬如教育,工作情况,偿还方式,利率,以及款项的一
    些具体的用途,投资者可以根据这些信息决定是否投资。但是,这样也会存在一些问题,例
    如借款人的信誉问题,清算问题,网络借贷平台的监管以及信息不对称等风险问题。由于中
    国的特殊情况,如制度的缺失和监管力度的缺乏,P2P网络借贷平台存在着一定的运营风
    险。P2P网络借贷平台的运营风险主要是指P2P平台经营状况的好坏,以及这个平台出现破
    产的情况的风险。

    传统的对于P2P平台的分析主要是针对借款人的信用风险的分析,这在一定程度
    上能够为规避一定的损失;其次是对P2P平台的评判,即通过一些数据判断某一个平台是好
    还是坏(即主要是指是否出现跑路的情况),这些分析主要是评估借款者的信用风险以及通
    过分类的方法将这些平台分成几类。但是,任何事物的发展都有一个变化过程,传统的分析
    忽略了P2P网络借贷平台运营风险的变化情况。风险指数的变化能够反映一个P2P平台的运
    营状况。而本发明能够很好地解决上面的问题。

    发明内容

    本发明目的在于针对上述现有技术的不足,提供了一种面向P2P平台运营风险评
    估的方法和系统,该方法通过分析P2P网络借贷平台运营风险的状况,给出一段时间内P2P
    平台运营风险情况的评估和运营风险评估,给予投资者以及平台的管理经营者平台运营状
    况的信息。

    本发明解决其技术问题所采取的技术方案是:一种面向P2P平台运营风险评估的
    方法,该方法包括以下步骤:

    步骤1:数据获取,通过网络爬虫,或者P2P网络借贷平台提供等方式获取P2P网络
    借贷平台的运营数据;

    步骤2:数据预处理,清洗掉一些与P2P网络借贷平台不相关信息,或者收集到的错
    误信息;

    步骤3:时间窗划分。根据P2P平台风险评估需求动态设置时间窗函数,对平台所提
    供的数据按窗函数进行动态切分。譬如将某平台T时间段内的数据切分为n个细粒度时间窗
    数据{t1,t2,...,tn}

    步骤4:将清洗之后的数据保存,对于一些离散的数据在每一个时间窗t内可以采
    取分组量化的方式,以此获得更为详细的P2P网络借贷平台信息,如借款人的受教育状况,
    年龄状况,或者所属区域的分布情况,通过离散分组分类的方式,即统计各个年龄层次,教
    育层次的人数分布情况;

    步骤5:特征选?。貉盗芳?,对于P2P网络借贷平台的多个特征,采用计算信息增
    益的方式选取最相关的特征;设集合S代表P2P网络借贷平台的所有的交易记录,有s条记录
    {S1,S2,...,Ss};集合C={C1,C2}为P2P网络借贷平台的类别,C1表示运营状况良好的平台类
    别,C2表示发生跑路的P2P网络借贷平台,si表示类别为Ci的样本的个数,则有信息熵计算公
    式:


    其中Pi=si/s.

    假设特征属性A包含k个独立的特征属性{a1,a2,a3,...,ak};sj表示在A属性条件
    下,特征为aj的样本个数;Pij为Sj属于类别Ci的概率,则针对属性A有信息熵
    计算公式:


    其中

    对于属性A的信息增益为:

    Gain(A)=I(s1j,s2j)-E(A)

    如此,计算每个特征的信息增益,我们选取较大的信息增益相对应的特征,作为的
    分析对象;

    步骤6:对每个时间窗t,有特征{x1x2,...,xn}共有n个特征,设平台的风险指数为
    R,{α1,α2,...,αn}为平台每个属性的权重系数,则可以建立方程:

    R=α1x1+α1x2+…+αnxn

    我们假设平台风险的最高值即max(R)=1,ε用来衡量偏离的最大的风险值,则R可
    以表示为:R=1-ε,ε∈(0,1),并给ε步长step=h遍历寻找最佳ε的值;

    假设有t个时间窗,建立多元一次线性方程组为:


    表示在第t个时间窗内属性的特征值,由此可得一组{α1,
    α2,...,αn}.

    针对不同的ε,可以得到相对应的不同的权重系数解,设有ε1,ε2,...,εm,对应每一
    个ε,可以得出一组相对应的去找你中系数解,即:


    所以,该平台的权重系数为:


    步骤7:根据上述步骤6求得的权重系数,可以计算出每个时间窗内的风险值,在某
    个时间窗t内,该P2P平台的运营风险指数为:


    其中t是指第t个时间窗,通过计算,可以得到一段时间窗内的运营风险,以及风险
    的变化趋势。

    进一步地,本发明所述的数据指P2P网络借贷平台的运营数据,主要包括资金流,
    平台所包含的借款人和投资者的基本信息;

    进一步地,本发明所述步骤3中时间窗划分主要是划分合适的时间段为分析周期,
    譬如以一个月,一个星期的数据作为研究对象;

    进一步地,所述步骤3中定量分组主要是将一些离散的数据分组,如年龄,受教育
    程度的分布情况;

    进一步地,本发明所述步骤4通过信息增益计算的方式选取特征,考察特征对整体
    的贡献,主要包括平台融资,贷款的发放以及借款人的相关信息。

    本发明还提供一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估的系统,该系统包括数据
    获取???、数据预处理???、特征提取??楹湍P徒⒛??。

    数据获取??槭怯糜诨袢2P网络借贷平台的相关运营数据;

    数据预处理??槭怯糜诖硭袢〉腜2P网络借贷平台数据,清洗不相关的数据,
    同时分组量化离散数据;

    特征提取??槭怯糜谔崛∮隤2P网络借贷平台的最相关的特征,主要通过计算每
    个特征的信息增益来确定;

    模型建立??槭怯糜诩扑鉖2P网络借贷平台的相关的权重系数,从而可以计算每
    个时间内网络借贷平台的运营风险值。

    有益效果:

    1、本发明不但能够给出相应的P2P网络借贷平台的运营状态,还能给出在一定时
    间内运营风险的变化情况,投资者可以通过观测风险的变化情况,推测平台出现跑路的风
    险,从而决定是否投资;平台管理者可以及时的调整管理策略,使得平台能够正常运行。

    2、本发明的方法能够很好的评估某一个借贷平台的运营风险的变化情况,同时能
    够反映一个平台在长时间的阶段内平台的发展趋势,给投资者提供参考,也能够给平台的
    运营者一些有效的提示,加强对P2P平台的监管力度,降低P2P平台的运营风险。

    3、采用本发明的方法及系统,可以评估某一个借贷平台的运营风险的变化情况,
    同时能够反映一个网络平台在长时间的阶段内平台的发展以及运营趋势,给投资者提供参
    考,也能够给平台的运营者一些有效的提示,调节管理措施,具有广泛的技术和市场应用价
    值。

    附图说明

    图1为本发明的方法流程图。

    图2为本发明的系统结构示意图。

    具体实施方式

    下面结合说明书附图通过具体实施例对本发明创造作进一步详细说明。应当理
    解,此处所描述的具体实施示例仅仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。

    如图1所示,本发明提供了一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统,该方法
    包括如下步骤:

    (1)数据获取,通过网络爬虫,或者P2P网络借贷平台提供等方式获取P2P网络借贷
    平台的运营数据;

    (2)数据预处理,清洗掉一些与P2P网络借贷平台不相关信息,或者收集到的错误
    信息;

    (3)时间窗划分,我们所获取的通过细粒度的时间窗选取,能够反映P2P网络借贷
    运营情况的变化。譬如,有n个月时间长度的数据,可以划分时间窗t1,t2,...,tn,n个时间
    窗,同样我们也可以用更短的时间划分时间窗;

    (4)将清洗之后的数据保存,对于一些离散的数据在每一个时间窗t内可以采取分
    组量化的方式,以此获得更为详细的P2P网络借贷平台信息,如借款人的受教育状况,年龄
    状况,或者所属区域的分布情况,通过离散分组分类的方式,即统计各个年龄层次,教育层
    次的人数分布情况;

    (5)特征选?。貉盗芳?,对于P2P网络借贷平台的多个特征,采用计算信息增益的
    方式选取最相关的特征;设集合S代表P2P网络借贷平台的所有的交易记录,有s条记录;集
    合C={C1,C2}为P2P网络借贷平台的类别,C1表示运营状况良好的平台类别,C2表示发生跑
    路的P2P网络借贷平台,si表示类别为Ci的样本的个数,则有信息熵计算公式:


    其中Pi=si/s.

    假设特征属性A包含k个独立的特征属性,a1,a2,a3,...,ak;sj表示在A属性条件下,
    特征为aj的样本个数;Pij为Sj属于类别Ci的概率,则针对属性A有信息熵计算
    公式:


    其中

    对于属性A的信息增益为:

    Gain(A)=I(s1j,s2j)-E(A)

    如此,计算每个特征的信息增益,我们选取较大的信息增益相对应的特征,作为的
    分析对象;

    (6)对每个时间窗t,有特征{x1,x2,...,xn}共有n个特征,设平台的风险指数为R,
    {α1,α2,...,αn}为平台每个属性的权重系数,则可以建立方程:

    R=α1x1+α1x2+…+αnxn

    我们假设平台风险的最高值即max(R)=1,ε用来衡量偏离的最大的风险值,则R可
    以表示为:R=1-ε,ε∈(0,1),并给ε步长step=h遍历寻找最佳ε的值。

    假设有t个时间窗,建立多元一次线性方程组为:


    表示在第t个时间窗内属性的特征值,由此可得一组{α1,
    α2,...,αn}.

    针对不同的ε,可以得到相对应的不同的权重系数解,设有ε1,ε2,...,εm,对应每一
    个ε,可以得出一组相对应的去找你中系数解,即:


    所以,该平台的权重系数为:


    (7)根据上述步骤(6)求得的权重系数,可以计算出每个时间窗内的风险值,在某
    个时间窗t内,该P2P平台的运营风险指数为:


    t是指第t个时间窗,通过计算,可以得到一段时间窗内的运营风险,以及风险的变
    化趋势。

    如图2,本发明提供了一种面向P2P网络借贷平台运营风险评估系统,该系统包括
    数据获取???、数据预处理???、特征提取??楹湍P徒⒛??。

    数据获取???,用于获取P2P网络借贷平台的相关运营数据;

    数据预处理???,用于处理所获取的P2P网络借贷平台数据,清洗不相关的数据,
    同时分组量化离散数据;

    特征提取???,用于提取与P2P网络借贷平台的最相关的特征,主要通过计算每个
    特征的信息增益来确定;

    模型建立???,用于计算P2P网络借贷平台的相关的权重系数,从而可以计算每个
    时间内网络借贷平台的运营风险值。

    应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本
    发明专利?;し段У南拗?,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权
    利要求所?;さ姆段榭鱿?,还可以做出替换或变形,均落入本发明的?;し段е?,本发
    明的请求?;し段вσ运饺ɡ笪?。

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    本文标题:一种面向P2P平台运营风险评估的方法和系统.pdf
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