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本書聚焦于個人層面的信用違約技術研究、風險預警與監控系統的實現，但其中的技術也可以便捷地應用於企業徵信。全書由淺入深、循序漸進地講述了大數據時代下的徵信技術。全書分為三個部分，第一部分是基礎技術研究，介紹了徵信業務中多源、多模態數據的融合方法，以及大數據徵信模型的歸因分析與解釋性研究；第二部分是信用評估技術研究，包括大數據徵信場景下時序數據的挖掘與分析，違約風險評估預警技術，以及不同區域的差異性對於信用情況的影響；第三部分聚焦于信用評估系統研發，從全局角度描述了一個信用評估與監控預警系統的實現。
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- 内容简介
- 作者简介
- 前言
- 目录
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第一部分 基础技术研究
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第1章 多源多模态征信大数据融合方法
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1.1 多模态融合概述
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1.2 多模态融合相关理论技术
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1.3 基于协同学习技术的决策级融合方法
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1.4 基于多模态适配器的特征级融合方法
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1.5 基于协同学习的多源数据融合原型系统
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第2章 大数据征信归因分析及模型可解释性研究
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2.1 大数据征信分析概述
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2.2 相关理论技术
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2.3 归因分析技术研究
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2.4 模型可解释性提升技术研究
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2.5 原型系统的设计与实现
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第二部分 信用评估技术研究
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第3章 基于时序行为分析的信用评估技术
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3.1 时序行为信用评估概述
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3.2 相关理论技术
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3.3 数据准备与特征工程
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3.4 基于时序行为的征信评估模型设计
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3.5 模型验证与原型系统
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第4章 征信大数据频繁模式与关联规则挖掘
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4.1 征信大数据挖掘概述
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4.2 相关理论技术
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4.3 多源征信大数据融合方法
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4.4 结构化征信大数据动态关联规则挖掘算法
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4.5 流式半结构化征信大数据频繁项集挖掘算法
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4.6 实验结果与分析
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第5章 信用风险违约识别与预警技术
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5.1 信用风险违约概述
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5.2 相关理论技术
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5.3 信用风险数据与数据预处理
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5.4 个人信用风险违约识别与预警模型设计
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5.5 模型验证与原型系统
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第6章 信用环境的区域差异性影响因素
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6.1 信用环境的区域差异概述
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6.2 相关理论技术
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6.3 基于两种机器学习算法的我国城市商业信用环境指数模型
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6.4 基于TreeSHAP特征因子解释分析
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第三部分 信用评估系统研发
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第7章 信用评估监测预警技术及系统
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7.1 系统建设目标与任务
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7.2 系统设计
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- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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