金融信用評(píng)估：大數(shù)據(jù)背景下的統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

定　價(jià)：￥79.90

作　者：	袁慧著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115572134	出版時(shí)間：	2021-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	小16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	174	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以金融信用評(píng)估為主題，以社交媒體為背景展開(kāi)，旨在將大數(shù)據(jù)信息應(yīng)用于信用評(píng)估與預(yù)測(cè)，從而維護(hù)金融市場(chǎng)的有效運(yùn)作。本書(shū)涉及個(gè)人與企業(yè)兩個(gè)信用評(píng)估主體，從這兩個(gè)維度出發(fā)，為讀者介紹傳統(tǒng)個(gè)人信用評(píng)分與企業(yè)信用評(píng)級(jí)機(jī)制，展示統(tǒng)計(jì)學(xué)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)模型如何應(yīng)用于信用評(píng)估中。本書(shū)還探索了大數(shù)據(jù)對(duì)信用評(píng)估的作用，引入社交媒體大數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方式對(duì)多模態(tài)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并將提取的信息應(yīng)用于評(píng)分與評(píng)級(jí)過(guò)程，豐富了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，一定程度上填補(bǔ)了信用評(píng)估相關(guān)研究的學(xué)術(shù)空白。本書(shū)適合對(duì)信用評(píng)估、大數(shù)據(jù)分析、社交媒體研究感興趣的讀者閱讀，也可作為高校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　袁慧，上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院助理教授。中國(guó)人民大學(xué)信息管理與信息系統(tǒng)學(xué)士、管理科學(xué)與工程碩士，香港城市大學(xué)（City University of HongKong）信息系統(tǒng)（Information Systems）博士。主要研究方向?yàn)樯缃痪W(wǎng)絡(luò)分析、大數(shù)據(jù)分析、金融科技及商務(wù)智能，一直從事相關(guān)的研究工作，有著豐富的理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。目前已以第一作者身份發(fā)表多篇國(guó)際期刊論文及國(guó)際會(huì)議論文，作為主要參與人參與了多項(xiàng)項(xiàng)目，同時(shí)主持一項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目。

圖書(shū)目錄

第 1章　引言 1
1．1　什么是信用 2
1．2　個(gè)人信用介紹 3
1．3　企業(yè)信用介紹 5
1．4　大數(shù)據(jù)背景下的信用評(píng)估 6
1．4．1　金融科技 7
1．4．2　大數(shù)據(jù)背景下的信用服務(wù) 10
1．5　本書(shū)主要內(nèi)容 12
第 2章　傳統(tǒng)個(gè)人信用評(píng)分 15
2．1　個(gè)人信用概述 16
2．2　相關(guān)工作總結(jié) 18
2．2．1　關(guān)于個(gè)人信用評(píng)分 18
2．2．2　個(gè)人信用評(píng)分研究現(xiàn)狀 19
2．3　信用評(píng)分方法介紹 21
2．3．1　統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 21
2．3．2　機(jī)器學(xué)習(xí) 24
2．4　信用評(píng)分模型構(gòu)建 31
2．4．1　數(shù)據(jù)集描述 31
2．4．2　評(píng)價(jià)指標(biāo) 34
2．4．3　模型構(gòu)建 36
2．4．4　結(jié)果分析 36
2．5　本章小結(jié) 46
第3章　基于社交媒體的在線個(gè)人信用評(píng)分 48
3．1　個(gè)人信用評(píng)分新趨勢(shì) 49
3．2　相關(guān)工作總結(jié) 53
3．2．1　在線個(gè)人信用評(píng)分 53
3．2．2　性格特質(zhì)分析 55
3．3　技術(shù)基礎(chǔ) 58
3．4　基于社交媒體信息的信用評(píng)分框架 61
3．4．1　總體框架 61
3．4．2　數(shù)據(jù)采集模塊 62
3．4．3　人格特質(zhì)挖掘模塊 62
3．4．4　風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊 63
3．4．5　輸出可視化模塊 64
3．5　實(shí)驗(yàn)結(jié)果 64
3．5．1　實(shí)驗(yàn)設(shè)置 64
3．5．2　基于BERT的人格特質(zhì)檢測(cè)性能研究 65
3．5．3　信用評(píng)分結(jié)果 67
3．6　本章小結(jié) 72
第4章　傳統(tǒng)企業(yè)信用評(píng)級(jí) 74
4．1　企業(yè)信用評(píng)級(jí)概述 75
4．2　相關(guān)工作總結(jié) 78
4．2．1　企業(yè)信用評(píng)級(jí)概述 78
4．2．2　企業(yè)信用評(píng)級(jí)研究現(xiàn)狀 80
4．3　傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)方法 84
4．4　信用評(píng)級(jí)模型構(gòu)建 86
4．4．1　數(shù)據(jù)集描述 86
4．4．2　評(píng)價(jià)指標(biāo) 89
4．4．3　特征選擇 89
4．4．4　模型構(gòu)建 90
4．4．5　特征選擇后模型構(gòu)建 93
4．5　本章小結(jié) 102
第5章　在線企業(yè)信用評(píng)級(jí) 104
5．1　企業(yè)信用評(píng)級(jí)新趨勢(shì) 105
5．2　相關(guān)工作總結(jié) 108
5．2．1　信用評(píng)級(jí)回顧 108
5．2．2　文本分析研究現(xiàn)狀 109
5．2．3　圖像分析研究現(xiàn)狀 112
5．3　基于社交媒體的信用評(píng)級(jí) 114
5．3．1　在線信用評(píng)級(jí)框架 114
5．3．2　框架概述 115
5．4　特征提取細(xì)節(jié) 117
5．4．1　文本情緒信息提取 117
5．4．2　圖像情緒信息提取 124
5．5　在線企業(yè)信用評(píng)級(jí)實(shí)驗(yàn) 126
5．5．1　數(shù)據(jù)描述 126
5．5．2　文本情緒提取 127
5．5．3　圖像情緒提取 128
5．5．4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果 130
5．6　本章小結(jié) 133
第6章　結(jié)語(yǔ) 135
6．1　大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)人信用評(píng)分 136
6．2　大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)信用評(píng)級(jí) 137
6．3　未來(lái)趨勢(shì) 139
附錄A　信用評(píng)級(jí)建模中各季度的信用等級(jí)分布 141
附錄B　_在2013—2015年數(shù)據(jù)集上的遞歸特征消除法結(jié)果（第二季度至第四季度） 144
附錄C　大五人格測(cè)試問(wèn)卷 159
參考文獻(xiàn) 163