摘要：基于个人信用评估数据的不平衡、高维、非线性等特性,数据集的选取和优化显得尤为重要,文章设计了基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估模型。首先在数据平衡、特征编码和特征选择的基础上,实现数据集的优化,降低特征维度,简化模型的输入;然后,在树增强贝叶斯分类器上建立信用评估模型;最后以德国信用数据进行实证研究。结果表明,基于特征工程和树增强贝叶斯网络模型降低了复杂度,并有效提升了分类精度,模型稳健性较好。

摘要：在大数据时代的背景下,个人信用数据指标日益繁杂。为降低个人信用数据冗余性,使用基于随机森林与梯度提升决策树组合的特征选取方法;提出混沌粒子群算法优化XGboost信用评估模型参数,提高个人信用评估准确性。实例分析结果表明,CPSO-XGboost相比XGboost、Logistic和SVM在个人信用评估中具有更高的稳定性和准确性。

摘要：针对当前传统个人信用评价体系中的种种问题,提出了一种基于遗传神经网络(GA-NN)的个人信用评估模型。利用BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阈值。弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题。实例研究表明,遗传神经网络的评价模型是令人满意的。

摘要：在众多的模式识别工具中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种非常有效的解决工具。提出了基于SVM模型提升金融机构对个人信用评估效率的方法。通过对某银行的用户信用数据进行的研究,设计具体评估流程,利用SVM的SMO算法处理参数优化来构建模型,特点是分类精度高、误判率低,具有较好的稳健性,以此来控制消费信贷风险具有良好的适用性。处理商业银行划分信贷等级,应用此种模式可以解决信贷申请和政策实现,具有一定的实际意义。

摘要：基于LSVM(Lagrangian Support Vector Machine)分类算法分析,设计了通用的银行个人信用特征数据,研究了LSVM在个人信用评估中的应用,实证结果表明,LSVM具有较好的分类预测能力。

摘要：今年年内我国将启动个人信用评估体系。 个人信用评估体系的初步方案是:先以银行已经掌握的个人信用资料为中心,由央行从各个商业银行获得准确的个人储户的信用资料,作为该个人系统的基础。目前,整个系统的设计模型、评估方案以及详实的数据资料汇总正在运作当中。

摘要：将SVM(support vector machine)分类的思想方法应用于个人信用评估。通过比较分析银行个人信用特征数据,设计了新的通用的银行个人信用特征数据。基于LSVM(Lagrange support vector machine)分类算法分析,将LSVM算法应用于个人信用评估,并与KNN(K-nearest neighbor)分类方法、OSU_SVM3.0工具分类方法比较,实验结果表明:LSVM具有较好的分类预测能力,为个人信用评估提供了一个新的有效方法。

摘要：推动团员成为注册志愿者,对于促进团员权利和义务的有机结合,强化团员对团组织和社会的责任,推进基层服务型团组织建设具有重要意义。为此,团天津市河东区委通过组织化动员、品牌化运作、常态化开展方式,在推动团员成为注册志愿者方面进行了初步探索和思考。基本实践河东区现有团员13099人。

摘要：针对如何基于不平衡信贷数据对借贷人的信用进行合理准确地评估问题,基于个人信用的统计数据,提出了一种新的个人贷款信用风险的评估方法。首先,构建了个人贷款信用风险评估指标体系,结合IV模型,对各特征进行重要性分析。其次,结合模糊数学理论,设计了一种基于异类类内超平面的隶属函数。最后,结合支持向量机,构建了一种新的个人贷款信用风险评估方法——基于异类类内超平面的模糊支持向量机。结果表明:个人贷款信用风险评估的可用额度比值、逾期30~59天的次数、逾期90天及以上次数以及逾期60~89天次数这4个指标的IV值均大于0. 3,重要性较强,表明对贷款人的信用评估影响较大;所设计的隶属函数能对不同样本赋予不同权重,可充分体现不同样本的重要性;基于异类类内超平面的模糊支持向量机在一定程度上可以提高贷款人的信用风险评估精度,证明了该方法的有效性和可行性。

摘要：三十多年来,中国广告行业始终保持高速发展的态势,目前,年度广告营业额已超过6000亿人民币,位居全球第二位。从经济总量上看,中国俨然已是广告大国。但是,必须承认,不管从品牌影响力、广告公司整体实力、整体创意能力、知识产权价值与市场规范等角度看,我们还远远不是一个广告强国。因此,与国家宏观的经济战略一致,广告发展的重点也必须实现从量到质的转变。或者说,更强调行业的健康发展。已经到来的2017,