互联网金融平台中高违约风险用户识别算法

来源：计算机应用研究杂志2019年第3期北京时间：

作者：阳晓慧,郭炳晖,米志龙,郑志明,

单位：北京航空航天大学大数据科学与脑机智能高精尖创新中心数学、信息与行为教育部重点实验室数学与系统科学学院,北京100191；

摘要：以某互联网金融平台的用户交易数据为对象，通过分析其中借贷逾期违约的传播行为，提出通过传播特征构建模型算法识别互联网金融平台的高风险用户。在构建基于阈值传播和随机传播的SIS和SIR模型的基础上，将模型转换为可评价用户风险值的算法，并进一步与实际违约数据进行验证对比。对比结果显示，在前5%和10%高风险群体划分条件下，算法具有较高的召回率和良好的结构关联性。

关键词：风险传播,复杂网络,互联网金融,识别算法,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(11401017,11671025)；国家自然科学基金重大项目(11290141)；；