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全书由浅入深、循序渐进地讲述了大数据时代下的征信技术。
内容简介
本书聚焦于个人层面的信用违约技术研究、风险预警与监控系统的实现，但其中的技术也可以便捷地应用于企业征信。
本书分为三个部分，第一部分是基础技术研究，介绍了征信业务中多源、多模态数据的融合方法，以及大数据征信模型的归因分析与解释性研究；第二部分是信用评估技术研究，包括大数据征信场景下时序数据的挖掘与分析，违约风险评估预警技术，以及不同区域的差异性 对于信用情况的影响；第三部分聚焦于信用评估系统研发，从全局角度描述了一个信用评估与监控预警系统的实现。
作者简介
编著者张福浩，博士，中国测绘科学研究院地理空间大数据应用研究中心主任，自然资源部青年技术带头人；中国地理信息产业协会政务GIS委员会主任委员，发改委系统整合专家组成员。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
前言
第一部分 基础技术研究
第1章 多源多模态征信大数据融合方法
1.1 多模态融合概述
1.2 多模态融合相关理论技术
1.3 基于协同学习技术的决策级融合方法
1.4 基于多模态适配器的特征级融合方法
1.5 基于协同学习的多源数据融合原型系统
第2章 大数据征信归因分析及模型可解释性研究
2.1 大数据征信分析概述
2.2 相关理论技术
2.3 归因分析技术研究
2.4 模型可解释性提升技术研究
2.5 原型系统的设计与实现
第二部分 信用评估技术研究
第3章 基于时序行为分析的信用评估技术
3.1 时序行为信用评估概述
3.2 相关理论技术
3.3 数据准备与特征工程
3.4 基于时序行为的征信评估模型设计
3.5 模型验证与原型系统
第4章 征信大数据频繁模式与关联规则挖掘
4.1 征信大数据挖掘概述
4.2 相关理论技术
4.3 多源征信大数据融合方法
4.4 结构化征信大数据动态关联规则挖掘算法
4.5 流式半结构化征信大数据频繁项集挖掘算法
4.6 实验结果与分析
第5章 信用风险违约识别与预警技术
5.1 信用风险违约概述
5.2 相关理论技术
5.3 信用风险数据与数据预处理
5.4 个人信用风险违约识别与预警模型设计
5.5 模型验证与原型系统
第6章 信用环境的区域差异性影响因素
6.1 信用环境的区域差异概述
6.2 相关理论技术
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
6.4 基于TreeSHAP特征因子解释分析
第三部分 信用评估系统研发
第7章 信用评估监测预警技术及系统
7.1 系统建设目标与任务
7.2 系统设计
大数据征信及智能评估：征信大数据挖掘与智能分析技术是2022年由清华大学出版社出版,作者张福浩 编著。
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