[發明專利]網絡小額貸款中借款項目與出借人的雙向匹配推薦方法

有效

• 申請號: 201710347812.7
• 申請日: 2017-05-17
• 公開（公告）號: CN107194723B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 陳恩紅;劉淇;趙洪科;章和夫
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/02
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;鄭哲

本發明公開了一種網絡小額貸款中借款項目與出借人的雙向匹配推薦方法，該方法采取了將兩個不同的推薦方法整合為一體的隨機游走網絡。并且，在出借人方面，為了提高項目推薦的準確度和效果，本發明將隨機游走網絡的輸出結果作為一個考慮風險與收益的優化模型的輸入，由優化模型二次篩選出借款項目組合。采用該方法可以改善網絡小額貸款平臺的用戶體驗，提高效率。

技術領域

本發明涉及推薦系統算法和互聯網金融應用領域，尤其涉及一種網絡小額貸款中借款項目與出借人的雙向匹配推薦方法。

背景技術

網絡小額貸款是一種新興的貸款方式，通常發生于個人對個人(Peer-to-peer，P2P)借貸平臺。網絡小額貸款亦指P2P貸款，二者表示同一個概念。由于P2P貸款中所有的服務流程都是在線完成的，因此P2P平臺的運營成本低于傳統金融機構，同時，借款人可以以較低的利率籌集到錢，而出借人也能獲得更高的回報。近年來，P2P貸款平臺在國內外的發展都十分迅速。國外代表性的平臺有Prosper、LendingClub等，國內則有人人貸、紅嶺創投等平臺。圖1形象地展示了網絡小額貸款的交易流程。具體地，借款人(Borrower)首先在平臺上發布一個借款項目，包含借款目的、借款金額、以及借款人的信用信息；在借款的周期內，不斷有出借人(Lenders or Investors)選擇是否出借一定的款項給借款人/借款項目。籌資完成后，如果借款項目能夠收到足夠的資金，那么整個的項目借款交易有效，之后借款人通過平臺將本金和利息分期還款給出借人。

在借款項目籌集資金的過程中，存在兩方面的核心問題。對于借款項目來說，如何找到潛在的出借人，完成資金籌集是最關鍵的；而對于出借人來說如何找到滿足他們偏好的項目，同時，能夠最小化出借的風險是他們所最關心的。然而，目前還沒有較為有效的技術方案。

發明內容

本發明的目的是提供一種網絡小額貸款中借款項目與出借人的雙向匹配推薦方法，通過雙向推薦的方式達到借款人與出借人雙贏的結果，改善了網絡小額貸款平臺的用戶體驗，提高了效率。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種網絡小額貸款中借款項目與出借人的雙向匹配推薦方法，包括：

分別建立借款項目數據庫與出借人數據庫，并根據借款項目與出借人的交易記錄建立交易記錄數據庫；

利用借款項目數據庫與出借人數據庫分別對應的建立借款項目特征畫像和出借人特征畫像；

利用交易記錄數據庫中的借款項目與出借人的投資交易關系建立項目與出借人的二部圖，并在建立的二部圖執行隨機游走，直至迭代收斂，獲得出借人最終推薦列表與借款項目初步推薦列表；

根據借款項目特征畫像和出借人特征畫像建模出借人的投資情境，并結合所述借款項目初步推薦列表，來獲得借款項目最終推薦列表。

所述利用借款項目數據庫與出借人數據庫分別對應的建立借款項目特征畫像和出借人特征畫像包括：

借款項目特征畫像包括對當前借款項目的風險和收益的評估值，借款項目的收益評估值直接由利率決定，而風險評估值則通過預訓練的邏輯斯蒂回歸模型計算；借款項目特征畫像用向量表示為：其中表示借款項目的收益評估值，表示借款項目的風險評估值；通過預訓練的邏輯斯蒂回歸模型f(.)計算

其中，B是向量的系數；

出借人特征畫像包括風險承受能力與期望收益；出借人的期望收益與風險承受能力，將通過其過往的投資偏好計算得到；出借人特征畫像用向量表示為其中，P_i^u表示出借人的期望收益，表示出借人的風險承受能力；計算公式如下：

其中，Si表示出借人之前投過的并且已經結束還款的項目集合，a_ij表示投資的權重。