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论文研究 - 基于RBM特征提取的P2P信用风险评估模型研究-以中小企业客户为例
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2020-05-18
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本文结合非线性降维方法和受限玻尔兹曼机(RBM算法),对P2P借款人的信用风险进行评估。 在筛选和处理了许多大数据指标之后,选择了最具代表性的指标来构建P2P客户信用风险评估模型。 另外,在比较了线性降维算法和非线性降维算法的优缺点之后,建立了基于RBM特征提取和对比差异理论的P2P企业客户信用风险评估模型。 结论:选择相同模型时,RBM的效果优于PCA。 当选择相同的数据特征提取方法时,Logistic模型在这三个模型中表现最佳。
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