融合社交媒介信息的P2P网贷信用评分研究

Research on Credit Scoring of P2P Integrating Social Media Information

近年来,我国P2P网贷平台快速发展的同时,也伴随着巨大的市场风险。本文通过人人贷的公共数据集来研究我国P2P网贷的贷款违约问题,并融合社交媒介信息的决策树来构建信用评分模型,通过信用评分模型和分类规则得出相应结论:信用评分、申请次数、个人声望和论坛货币是预测违约的最重要因素。同时,本文将社会行为因素纳入传统信用评分模型中,这将为中国市场的投资者提供重要参考。