大数据背景下网络借贷平台用户二次贷款预测研究



大数据背景下网络借贷平台用户二次贷款预测研究

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大数据背景下网络借贷平台用户二次贷款预测研究

论文目录
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章引言	第12-25页
1.1 研究背景和意义	第12-14页
1.1.1 研究背景	第12-13页
1.1.2 研究意义	第13-14页
1.2 国内外文献综述	第14-20页
1.2.1 网络借贷平台国内外发展现状	第14-16页
1.2.2 精准营销理论研究	第16-17页
1.2.3 网络借贷平台用户贷款影响因素研究	第17-18页
1.2.4 网络借贷预测模型研究	第18-20页
1.2.5 国内外研究评述	第20页
1.3 研究内容与方法	第20-21页
1.3.1 研究内容	第20-21页
1.3.2 研究方法	第21页
1.4 主要工作和创新	第21-23页
1.4.1 主要工作	第21-22页
1.4.2 论文的创新点	第22-23页
1.5 论文的基本结构	第23-25页
第2章网络借贷用户行为预测原理及相关技术	第25-33页
2.1 数据挖掘基本流程	第25-27页
2.2 大数据背景下的精准借贷	第27-28页
2.2.1 精准借贷的含义	第27页
2.2.2 网络借贷平台精准借贷流程	第27-28页
2.3 稀疏贝叶斯网络	第28-31页
2.3.1 贝叶斯网络	第28-29页
2.3.2 稀疏贝叶斯网络结构学习	第29-31页
2.4 集成学习	第31-32页
2.5 小结	第32-33页
第3章网络借贷平台用户二次贷款预测指标体系构建	第33-49页
3.1 网络借贷平台用户二次贷款预测指标体系	第33-38页
3.1.1 构建原则	第33-34页
3.1.2 数据集介绍	第34-35页
3.1.3 变量初选	第35-38页
3.2 数据预处理	第38-43页
3.2.1 数据集成	第38-39页
3.2.2 数据清理	第39-43页
3.2.3 数据规范化	第43页
3.3 基于弹性网的变量筛选	第43-48页
3.3.1 弹性网	第43-46页
3.3.2 变量二次筛选结果	第46-48页
3.4 小结	第48-49页
第4章网络借贷平台用户二次贷款指标网络构建和分析	第49-61页
4.1 组稀疏贝叶斯网络模型	第49-54页
4.1.1 分组正则化	第50-51页
4.1.2 组稀疏贝叶斯网络模型推导	第51-53页
4.1.3 组稀疏贝叶斯网络求解	第53-54页
4.2 网络借贷用户行为关系网络构建	第54-57页
4.2.1 稀疏贝叶斯网的优势	第54-55页
4.2.2 实验环境和参数设置	第55-57页
4.3 网络借贷用户行为关系网络分析	第57-60页
4.4 小结	第60-61页
第5章基于Xg-boost的用户二次贷款预测模型构建	第61-73页
5.1 Xg-boost概述	第61-64页
5.1.1 Xg-boost原理	第61-63页
5.1.2 Xg-boost优越性分析	第63-64页
5.2 基于Xg-boost的二次贷款预测模型	第64-71页
5.2.1 网络借贷二次贷款实验环境	第67页
5.2.2 预测模型性能评估指标	第67-68页
5.2.3 网络借贷二次贷款预测模型分析	第68-71页
5.3 不同分类器下二次贷款预测	第71-72页
5.4 小结	第72-73页
第6章网络借贷平台精准借贷相关建议	第73-75页
6.1 坚持诚信守法经营，树立正确营销理念	第73页
6.2 充分利用客户信息，构建用户行为网络	第73-74页
6.3 利用数据挖掘技术，实施精准借贷战略	第74-75页
结论与展望	第75-77页
1、结论	第75-76页
2、展望	第76-77页
参考文献	第77-81页
致谢	第81-82页
攻读博/硕士学位期间发表的论文和其它科研情况	第82-83页

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