P2P网贷平台风险甄别研究
作者机构：中南财经政法大学统计与数学学院
出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)
年 卷 期：2018年第34卷第16期
页 面：153-156页
核心收录：
学科分类：02[经济学] 0201[经济学-理论经济学] 020106[经济学-人口、资源与环境经济学]
摘 要：文章通过文本挖掘与机器学习的方法研究P2P网贷平台的风险甄别问题。在我国500家P2P网贷平台的基本信息基础上,利用网络爬虫爬取了5万余条用户评论,通过文本挖掘技术计算平台的情感得分,完善了识别风险的因素,选取Logistic模型、SVM、随机森林模型甄别平台风险。结果表明：在对网贷平台进行风险甄别的过程中,SVM、随机森林非线性模型比广义线性模型预测效果更优。
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