【摘 要】
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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
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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。
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