论文摘要
征信系统是典型的大数据客户系统,如何对征信用户进行合理归类,进而从类别特征中分析用户的特点,是对征信系统进行深入挖掘的焦点问题之一.在征信系统中存在着大量的频数字段,这些变量的距离不能使用欧氏距离来刻画,Sugeno积分提供了一种考虑集合序的测度框架.本研究通过使用Sugeno测度下的部分序积分,构造了两集合的Sugeno距离差,进而在此基础上,重构Kmeans动态聚类算法,通过截集阈值来控制类的合并,从而更准确地对征信用户进行归类,并初步讨论了部分类用户的画像特征.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韩璐,苏治,李爱华
关键词: 测度,聚类,征信系统,用户画像
来源: 系统工程理论与实践 2019年11期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,经济与管理科学
专业: 计算机软件及计算机应用,金融
单位: 中央财经大学管理科学与工程学院,中央财经大学统计与数学学院,中央财经大学金融学院
基金: 国家自然科学基金面上项目(71473279),国家哲学社会科学基金重大项目(15ZDC024),中央财经大学青年教师发展基金(QJJ1604),中央财经大学科研创新团队支持计划~~
分类号: F832.4;TP311.13
页码: 2750-2759
总页数: 10
文件大小: 1050K
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