在互联网金融机构有很多信贷业务, 部分新开展的业务由于客户数据较少, 无法建立有效的信用评分模型. 本文研究将迁移学习思想应用到该问题中, 利用已有其他业务的客户数据帮助新开展的业务建立有效的信用评分模型. 本文提出一种联合Triplet-Loss表征学习和领域适配的深度学习方法对已有业务数据进行重新编码, 并将重新编码后所得的知识迁移到新开展业务的模型中, 最后使用XGBoost做为分类器. 针对上述问题, 本文提出的模型相对传统机器学习方法在效果上有一定提升, 在一定程度上解决了该问题.
2021-12-14 10:02:06
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本书是一本全面介绍美国相关信用评级技术和数据挖掘相关的技术。 具有很强的理论性和实践性。本书作者在美国FICO公司工作多年。具有很强的理论和实践经验。
2021-12-13 10:01:33
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Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据，主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括：信用评分、地址、邮编、所在州等，累计75个属性（列），890000笔 贷款（行）。数据字典在另外一个单独的文件中。
2021-12-07 12:40:05
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贷款违约预测竞赛数据，是个人的金融交易数据，已经通过了标准化、匿名处理。包括200000样本的800个属性变量，每个样本之间互相独立。每个样本被标注为违约或未违约，如果是违约则同时标注损失，损失在0-100之间，意味着贷款的损失率。未违约的损失率为0，通过样本的属性变量值对个人贷款的违约损失进行预测建模。数据来自英国帝国理工大学。
2021-11-24 14:53:08
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为提高信用风险评估的准确性，基于互联网行业的用户行为数据，提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络和卷积神经网络（CNN）融合的深度神经网络个人信用评分方法。对每个用户的行为数据进行编码，形成一个包括时间维度和行为维度的矩阵，通过融合基于注意力机制的LSTM模型和CNN模型2个子模型，从用户原始行为数据中提取序列特征和局部特征。在真实数据集上的实验结果表明、该方法的KS指标和AUC指标均优于传统的机器学习方法和单一的LSTM卷积神经网络方法，证明了该方法在个人信用评分领域的有效性和可行性。
2021-11-23 13:20:48
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Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据，主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括：信用评分、地址、邮编、所在州等，累计75个属性（列），890000笔 贷款（行）。数据字典在另外一个单独的文件中。
2021-11-14 19:01:22
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UCI Statlog (German Credit Data) 原始数据集
2021-10-08 10:36:20
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Credit Scoring and its application，信用评分及其应用，第二版，
2021-09-12 19:21:07
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