多维个人信用评价特征感知模型的研究

[目的/意义]互联网金融背景下,个人信用评估的需求激增,大量个人信用行为信息沉淀在各种互联网应用平台之上,这类信息语义丰富,且隐藏着许多可用于对现有评价模型进行降维的关键特征,本研究旨在解决如何快速地发现这类关键特征的问题。[方法/过程]选取CNKI 10年来个人信用评价的研究文献作为研究样本,从其内容、功能、应用及场景、组织及制度等多个维度,尽可能全面地构建评价特征体系,并运用国外应用研究中主流的相关性建模方法来构建模型。[结果/结论]最终构建了一种多维度的个人信用评价特征的感知发现模型,通过模型可以直观、动态地发现新的个人信用评价特征;同时本模型也可以用于个人信用评价方法以及特征权重的比较研究。