《大數(shù)據(jù)征信及智能評(píng)估 征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù)》讀書筆記思維導(dǎo)圖PPT模板下載

思維導(dǎo)圖PPT模板《大數(shù)據(jù)征信及智能評(píng)估征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù)》最新版讀書筆記，下載可以直接修改技術(shù)模型評(píng)估信用數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究分析特征設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)方法實(shí)驗(yàn)融合相關(guān)算法概述預(yù)警模態(tài)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01內(nèi)容簡(jiǎn)介第1章多源多模態(tài)征信大數(shù)據(jù)融合方法第二部分信用評(píng)估技術(shù)研究第一部分基礎(chǔ)技術(shù)研究第2章大數(shù)據(jù)征信歸因分析及模型可解釋性...第3章基于時(shí)序行為分析的信用評(píng)估技術(shù)目錄030502040607第4章征信大數(shù)據(jù)頻繁模式與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘第6章信用環(huán)境的區(qū)域差異性影響因素第7章信用評(píng)估監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)及系統(tǒng)第5章信用風(fēng)險(xiǎn)違約識(shí)別與預(yù)警技術(shù)第三部分信用評(píng)估系統(tǒng)研發(fā)目錄0901108010內(nèi)容摘要本書聚焦于個(gè)人層面的信用違約技術(shù)研究、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，但其中的技術(shù)也可以便捷地應(yīng)用于企業(yè)征信。全書由淺入深、循序漸進(jìn)地講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代下的征信技術(shù)。全書分為三個(gè)部分，第一部分是基礎(chǔ)技術(shù)研究，介紹了征信業(yè)務(wù)中多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合方法，以及大數(shù)據(jù)征信模型的歸因分析與解釋性研究；第二部分是信用評(píng)估技術(shù)研究，包括大數(shù)據(jù)征信場(chǎng)景下時(shí)序數(shù)據(jù)的挖掘與分析，違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警技術(shù)，以及不同區(qū)域的差異性對(duì)于信用情況的影響；第三部分聚焦于信用評(píng)估系統(tǒng)研發(fā)，從全局角度描述了一個(gè)信用評(píng)估與監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。內(nèi)容簡(jiǎn)介第一部分基礎(chǔ)技術(shù)研究第1章多源多模態(tài)征信大數(shù)據(jù)融合方法1.1多模態(tài)融合概述1.2多模態(tài)融合相關(guān)理論技術(shù)1.3基于協(xié)同學(xué)習(xí)技術(shù)的決策級(jí)融合方法1.4基于多模態(tài)適配器的特征級(jí)融合方法1.5基于協(xié)同學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)融合原型系...12345第1章多源多模態(tài)征信大數(shù)據(jù)融合方法1.1.1研究背景與意義1.1.3研究?jī)?nèi)容1.1.2研究現(xiàn)狀1.1多模態(tài)融合概述1.2.1眾包標(biāo)注1.2.2眾包數(shù)據(jù)的消噪1.2.3圖像分類1.2.4多模態(tài)數(shù)據(jù)融合1.2.5協(xié)同學(xué)習(xí)123451.2多模態(tài)融合相關(guān)理論技術(shù)1.3.1任務(wù)描述1.3.2多源同構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法：CT-...1.3.3CT-MID模塊說(shuō)明1.3.4實(shí)驗(yàn)分析1.3.5方法分析123451.3基于協(xié)同學(xué)習(xí)技術(shù)的決策級(jí)融合方法1.4.1任務(wù)描述1.4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果1.4.2多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法：MLP...1.4基于多模態(tài)適配器的特征級(jí)融合方法1.5.2功能展示1.5.1系統(tǒng)組成單元1.5基于協(xié)同學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)融合原型系...第2章大數(shù)據(jù)征信歸因分析及模型可解釋性...2.1大數(shù)據(jù)征信分析概述2.2相關(guān)理論技術(shù)2.3歸因分析技術(shù)研究2.4模型可解釋性提升技術(shù)研究2.5原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)12345第2章大數(shù)據(jù)征信歸因分析及模型可解釋性...2.1.1研究背景與意義2.1.2研究現(xiàn)狀2.1.3問(wèn)題與挑戰(zhàn)2.1.4研究?jī)?nèi)容2.1大數(shù)據(jù)征信分析概述2.2.1特征選擇方法2.2.3模型的可解釋方法2.2.2因果模型2.2相關(guān)理論技術(shù)2.3.2實(shí)驗(yàn)評(píng)估：歸因分析2.3.1歸因分析總體流程設(shè)計(jì)2.3歸因分析技術(shù)研究2.4.1可解釋性提升方法設(shè)計(jì)2.4.3實(shí)驗(yàn)二：個(gè)體可解釋性提升2.4.2實(shí)驗(yàn)一：整體可解釋性提升2.4模型可解釋性提升技術(shù)研究2.5.1系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)2.5.2系統(tǒng)功能架構(gòu)設(shè)計(jì)2.5.3效果展示2.5.4系統(tǒng)測(cè)試2.5原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)第二部分信用評(píng)估技術(shù)研究第3章基于時(shí)序行為分析的信用評(píng)估技術(shù)3.1時(shí)序行為信用評(píng)估概述3.2相關(guān)理論技術(shù)3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與特征工程3.4基于時(shí)序行為的征信評(píng)估模型設(shè)計(jì)3.5模型驗(yàn)證與原型系統(tǒng)12345第3章基于時(shí)序行為分析的信用評(píng)估技術(shù)3.1.1研究背景與意義3.1.3研究?jī)?nèi)容3.1.2研究現(xiàn)狀3.1時(shí)序行為信用評(píng)估概述3.2.2圖嵌入模型3.2.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型3.2相關(guān)理論技術(shù)3.3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3.3.2數(shù)據(jù)觀察3.3.3數(shù)據(jù)清洗3.3.4特征工程3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與特征工程3.4.1模型總體設(shè)計(jì)3.4.2基于Auto-Encoder...3.4.3基于Node2Vec模型的行...3.4.4基于特征融合的用戶信用評(píng)估模...3.4基于時(shí)序行為的征信評(píng)估模型設(shè)計(jì)3.5.2原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)3.5.1模型驗(yàn)證3.5模型驗(yàn)證與原型系統(tǒng)第4章征信大數(shù)據(jù)頻繁模式與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.1征信大數(shù)據(jù)挖掘概述4.2相關(guān)理論技術(shù)4.3多源征信大數(shù)據(jù)融合方法4.4結(jié)構(gòu)化征信大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘...4.5流式半結(jié)構(gòu)化征信大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖...4.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析010302040506第4章征信大數(shù)據(jù)頻繁模式與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.1.1研究現(xiàn)狀4.1.3研究?jī)?nèi)容4.1.2問(wèn)題描述4.1征信大數(shù)據(jù)挖掘概述4.2.2動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的相關(guān)技術(shù)4.2.1數(shù)據(jù)融合的相關(guān)技術(shù)4.2相關(guān)理論技術(shù)4.3.1數(shù)據(jù)融合4.3.2數(shù)據(jù)融合方法4.3.3多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合模型4.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.3多源征信大數(shù)據(jù)融合方法4.4.1動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式化定義4.4.2與靜態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的比較4.4.3動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)4.4.4動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法4.4.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析123454.4結(jié)構(gòu)化征信大數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘...4.5.1數(shù)據(jù)流與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)4.5.2樹結(jié)構(gòu)模型挖掘的相關(guān)定義4.5.3兩個(gè)改進(jìn)4.5.4改進(jìn)的挖掘算法4.5流式半結(jié)構(gòu)化征信大數(shù)據(jù)頻繁項(xiàng)集挖...4.6.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果4.6.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)4.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析第5章信用風(fēng)險(xiǎn)違約識(shí)別與預(yù)警技術(shù)5.1信用風(fēng)險(xiǎn)違約概述5.2相關(guān)理論技術(shù)5.3信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理5.4個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)違約識(shí)別與預(yù)警模型設(shè)...5.5模型驗(yàn)證與原型系統(tǒng)12345第5章信用風(fēng)險(xiǎn)違約識(shí)別與預(yù)警技術(shù)5.1.1研究背景與意義5.1.3研究?jī)?nèi)容5.1.2研究現(xiàn)狀5.1信用風(fēng)險(xiǎn)違約概述5.2.2個(gè)人信用評(píng)估模型技術(shù)5.2.1個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系5.2相關(guān)理論技術(shù)5.3.1數(shù)據(jù)來(lái)源5.3.2數(shù)據(jù)信息5.3.3缺失值分析5.3.4分類變量5.3信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理5.3.5連續(xù)變量的離散化5.3.7領(lǐng)域變量處理5.3.6異常值處理5.3信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理5.4.1模型設(shè)計(jì)分析5.4.3D-SStacking模型5.4.2組合模型優(yōu)化5.4個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)違約識(shí)別與預(yù)警模型設(shè)...5.5.1系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程5.5.3原型系統(tǒng)效果評(píng)估5.5.2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)5.5模型驗(yàn)證與原型系統(tǒng)第6章信用環(huán)境的區(qū)域差異性影響因素6.1信用環(huán)境的區(qū)域差異概述6.2相關(guān)理論技術(shù)6.3基于兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的我國(guó)城市商...6.4基于TreeSHAP特征因子解釋...第6章信用環(huán)境的區(qū)域差異性影響因素6.1.1研究背景與意義6.1.3研究?jī)?nèi)容6.1.2研究現(xiàn)狀6.1信用環(huán)境的區(qū)域差異概述6.2.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備6.2.2空間自相關(guān)分析方法6.2.3XGBoost算法6.2.4隨機(jī)森林6.2.5TreeSHAP模型123456.2相關(guān)理論技術(shù)6.3.1我國(guó)城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)特征...6.3.2基于XGBoost的我國(guó)城市...6.3.3基于隨機(jī)森林的我國(guó)城市商業(yè)信...6.3.4兩種機(jī)器學(xué)習(xí)方法評(píng)估精度比較...6.3基于兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的我國(guó)城市商...6.4.1基于XGBoost模型的特征...6.4.3小結(jié)6.4.2基于隨機(jī)森林模型的特征因子解...6.4基于TreeSHAP特征因子解釋...第三部分信用評(píng)估系統(tǒng)研發(fā)第7章信用評(píng)估監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)及系統(tǒng)7.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)7.1系