1、P2P 借贷分析：基于最相关图特征的特征选择方法

最新推荐文章于 2025-10-19 14:52:18 发布
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分类专栏： 结构与统计模式识别前沿 文章标签： P2P借贷 特征选择 图特征
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P2P 借贷分析：基于最相关图特征的特征选择方法

1. 会议与研究背景

S+SSPR 2016 是由国际模式识别协会（IAPR）的技术委员会 1（统计模式识别技术）和技术委员会 2（结构和句法模式识别）联合举办的双年度活动。此次会议于 2016 年 11 月 29 日至 12 月 2 日在墨西哥梅里达举行。梅里达是尤卡坦半岛最大的城市，拥有墨西哥仅次于墨西哥城的第二大历史中心。

所有提交的完整论文都经过了技术委员会至少两名成员的评审，最终有 51 篇论文被接受，涵盖了结构、句法和统计模式识别等多个领域的主题。会议还邀请了两位知名演讲者进行演讲，除了 SPR 和 SSPR 的平行口头报告会议外，还有联合口头报告会议以及 Pierre Devijver 奖讲座。

2. 程序委员会成员
姓名 所属机构
Ethem Alpaydin Bogazici University, Turkey
Silvia Biasotti CNR — IMATI, Italy
Manuele Bicego University of Verona, Italy
Gavin Brown University of Manches
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2、P2P借贷分析：基于最相关图特征的方法
wasm7browser的博客
06-30 19
本文介绍了一种基于图特征和詹森-香农散度的创新特征选择方法，用于P2P借贷平台的信用风险分析。通过将每个特征转换为完全加权图，并利用图特征之间的相似性度量，该方法能够有效识别最具影响力的特征。实验结果表明，该方法在中国P2P平台数据集上表现优异，尤其在利率相关特征识别和信用评级分类任务中展现了其有效性。此外，文章也指出了未来研究方向，包括减少特征冗余性、探索新图特征构建方法及结合不同图核的性能研究。
2、P2P借贷分析：基于最相关图特征的特征选择方法
linux的博客
08-24 7
本文提出一种基于图特征的新型特征选择方法，用于P2P借贷平台的信用风险分析。该方法将每个向量特征转换为完全加权图，并利用稳态随机游走的概率分布和詹森-香农散度（JSD）来衡量特征与目标变量之间的相似性，从而评估特征的相关性和判别能力。通过构建基于图的目标特征并引入Fisher分数进行优化，该方法有效保留了样本间的全局关系信息，减少了传统方法中的信息损失。实验结果表明，该方法在连续目标（如利率预测）和离散目标（如信用评级分类）任务中均优于相关分析和多元线性回归等传统方法，尤其在仅需少量特征时即达到最优分类性能
1、探索P2P借贷分析中的特征选择新方法
wasm7browser的博客
06-29 21
本文探讨了一种基于图的特征选择新方法，用于解决P2P借贷分析中的信用风险评估问题。传统的特征选择方法往往忽略了特征样本之间的复杂关系，导致信息丢失和模型性能下降。新方法通过将向量特征转换为图特征，利用稳态随机游走和Jensen-Shannon散度评估特征相关性，从而选择最优特征子集。实验结果表明，该方法在处理高维、高相关性和不稳定数据时具有显著优势，能够有效提高模型的准确性和效率。
21、在线P2P借贷风险分析：决策树算法的应用
water的专栏
06-12 36
本文探讨了决策树算法在在线P2P借贷风险分析中的应用。通过对PPDai.com平台的数据进行数据清理与转换，采用C4.5决策树模型对借款人违约风险进行分类预测。研究表明，决策树算法能够高效、准确地识别影响借款人信用的关键因素，为P2P平台提供清晰的风险管理策略，同时对平台和借款人都具有重要的指导意义。
73、基于利润敏感的P2P借贷信用评分方法
o1p2q3r的博客
09-10 21
本文提出了一种基于利润敏感的P2P借贷信用评分方法，通过构建多级分类任务并设计新的损失函数，将贷款的盈利信息融入信用建模中。采用小批量随机梯度下降算法训练多项式对数模型，并在真实数据集上验证其有效性。实验结果表明，该方法不仅能识别出更高盈利能力的贷款，还能保持较低的违约风险，优于传统及成本敏感的信用评分模型。研究进一步分析了不同模型在推荐贷款组合中的表现，证明了利润信息融合与多级分类框架的重要性，为P2P投资决策提供了更优解决方案。
P2P借贷欺诈检测的大数据方法
river的博客
10-19 751
本文研究P2P借贷中的贷款申请欺诈问题，提出基于大数据和数据挖掘的检测方法。针对中国缺乏全国性信用评级系统带来的欺诈风险，通过多源数据融合与多种分类技术，提升欺诈识别的准确性与效率，具有重要的实践与理论价值。
探索 Prosper 贷款数据：P2P 借贷分析项目
weixin_35754676的博客
05-11 989
在金融科技创新的浪潮中，P2P（Peer-to-Peer）借贷平台作为重要的参与者，以其独特的方式为传统金融市场带来了新的动力。本章节将对Prosper借贷平台的数据集进行初步介绍，为读者构建对后续分析和应用探索的基础理解。在开始分析之前，了解数据集的变量命名规则至关重要。Prosper借贷平台的数据集中，变量通常以简短的英文缩写表示，下面是一些常见变量的命名规则和定义：loan_amnt: 贷款金额（美元）。term: 贷款期限（月份）。int_rate: 贷款利率（百分比）。
72、P2P借贷中利润敏感的信用评分方法
o1p2q3r的博客
09-09 24
本文提出一种利润敏感的多项逻辑回归模型，用于P2P借贷中的信用与盈利综合评估。通过引入平均收益率（ARR）衡量贷款盈利能力，并将传统二元信用分类问题转化为多级分类问题，结合利润和频率加权机制优化损失函数，提升对高收益贷款的识别能力。模型在Lending Club真实数据上验证，相比传统方法在准确率、召回率、F1值及推荐贷款的平均收益方面均表现更优，且通过凸性证明确保训练收敛。研究为P2P投资提供了兼顾安全性与盈利性的数据驱动解决方案。
深入理解P2P借贷系统：基于fanwe_p2p开源项目
weixin_35257663的博客
07-24 1103
在当今互联网金融领域，P2P借贷系统作为一种新兴的在线金融模式，已成为促进个人与个人间借贷行为的高效渠道。它通过互联网平台将有资金需求的借款人与愿意出借的个人投资者联系起来，打破了传统借贷市场中的时间和地域限制。P2P借贷系统不仅简化了借贷流程，更以其便捷性、高效性和较高的收益潜力吸引了众多用户。P2P借贷系统的核心在于去中介化，它借助先进的互联网技术和大数据分析，对借款人的信用状况进行评估，降低了信息不对称带来的风险。
P2P借贷分析：识别高性能贷款的Data Incubator项目
通过使用Jupyter Notebook作为数据分析和展示的工具，以及采用一系列严谨的数据处理、特征工程和建模方法，该项目力图为P2P借贷市场中的高性能贷款筛选提供科学的决策支持。项目背后的“数据孵化器”模式更是展示了...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
彩虹易支付快手支付插件 – 支持微信支付宝
11-25
这是一款彩虹易支付快手支付插件支持微信/支付宝支付，已适配彩虹易支付2025/06/02：3088 版本，将压缩包丢到网站根目录解压覆盖替换。进入后台支付接口->>支付插件->>刷新支付插件，喜欢的自行部署吧！
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