【摘 要】
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随着网络技术的飞速发展,P2P互联网金融平台催生了大量的理财和借贷行为。但由于互联网两端存在着信息不对称性,会产生大量的借贷信用风险问题。本文利用国内某大型互联网金
【机 构】
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北京邮电大学,石家庄邮电职业技术学院
【基金项目】
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河北省高等学校科学研究项目-青年基金项目:基于人工神经网络与决策树算法的P2P互联网金融平台风险治理研究;项目编号:QN2018318
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随着网络技术的飞速发展,P2P互联网金融平台催生了大量的理财和借贷行为。但由于互联网两端存在着信息不对称性,会产生大量的借贷信用风险问题。本文利用国内某大型互联网金融平台的借贷数据,基于数据挖掘的思路和方法,对数据进行了预处理、挖掘建模以及结果的分析,主要通过决策树算法找到借贷违约人的普遍特征,挖掘出隐藏在数据背后的知识和模式,并提出互联网金融平台的借贷风险治理方案,降低了信息不对称性,优化互联网金融平台的资源配置。
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