Big Data Analytics for Complex Credit Risk Assessment of Network Lending Based on SMOTE Algorithm
المؤلفون المشاركون
Niu, Aiwen
Cai, Bingqing
Cai, Shousong
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the continuous development of big data technology, the data of online lending platform witness explosive development.
How to give full play to the advantages of data, establish a credit risk assessment model, and realize the effective control of platform credit risk have become the focus of online lending platform.
In view of the fact that the network loan data are mainly unbalanced data, the smote algorithm is helpful to optimize the model and improve the evaluation performance of the model.
Relevant research shows that stochastic forest model has higher applicability in credit risk assessment, and cart, ANN, C4.5, and other algorithms are also widely used.
In the influencing factors of credit evaluation, the weight of the applicant’s enterprise scale, working years, historical records, credit score, and other indicators is relatively high, while the index weight of marriage and housing/car production (loan) is relatively low.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Niu, Aiwen& Cai, Bingqing& Cai, Shousong. 2020. Big Data Analytics for Complex Credit Risk Assessment of Network Lending Based on SMOTE Algorithm. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144433
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Niu, Aiwen…[et al.]. Big Data Analytics for Complex Credit Risk Assessment of Network Lending Based on SMOTE Algorithm. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144433
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Niu, Aiwen& Cai, Bingqing& Cai, Shousong. Big Data Analytics for Complex Credit Risk Assessment of Network Lending Based on SMOTE Algorithm. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144433
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144433
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر