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基于P2P互联网金融的数据挖掘技术研究
  • ISSN号:1674-8425
  • 期刊名称:《重庆理工大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TN02[电子电信—物理电子学]
  • 作者机构:河海大学商学院,南京211100
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(71372166); 江苏高校哲学社会科学研究重点项目(2010ZDIXM004)
作者: 陈雪改, 王飞
中文摘要:

针对P2P网络金融平台借贷记录的历史数据量海量存在,却只是存储在数据仓库中,其蕴含的有效信息并没有被发掘的问题,在P2P网络金融平台的管理中融入数据挖掘技术。以Weka为数据挖掘工具,利用现有存储数据信息进行数据分析。通过平台算法以及数据模型的处理,以投标时间T、投标总次数N、投标借出总金额M三个指标为参考,将P2P网络金融平台中的出款人分为8种类型,并给出了这3项指标的整体聚类结果,分别为0.826 3、0.067 2、0.077 7,据此判断出款人的潜在价值,为平台管理者提供相应的参考。

英文摘要:

The historical data volume of the borrowing records of P2P financial platform is huge, but it is only stored in the data warehouse, and the effective information contained in it is not discovered. In the P2P network financial platform management, it introduces into data mining technology, using Weka for data mining tool, and it uses the existing stored data information for data analysis; Finally, trough the platform algorithm and data model processing, the bidding time T, the total number of times the tender N and the total amount of tender lending M are as the reference to the P2P network financial platform which will be divided into eight types of payers, and the overall clustering results of these three indexes are 0. 826 3,0. 067 2,0. 077 7 respectively, and then according to it, we determines the potential value of the money, which provides the appropriate reference for platform managers.

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期刊信息
  • 《重庆理工大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:重庆市教育委员会
  • 主办单位:重庆理工大学
  • 主编:李志雄
  • 地址:重庆市巴南区红光大道69号
  • 邮编:400054
  • 邮箱:xb@cqut.edu.cn
  • 电话:023-68667255
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-8425
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1205/T
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 连续3次获:重庆市一级期刊“称号,2011年入选”RCCSE中国核心学术期刊“
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:3795