[發明專利]一種面向P2P平臺運營風險評估的方法及系統

在審

• 申請號: 201710396915.2
• 申請日: 2017-05-31
• 公開（公告）號: CN107423878A
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 孫國梓;劉盼;李華康;賈雪松
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q20/40;G06Q40/02;G06Q40/06
• 代理公司: 南京知識律師事務所32207
• 代理人: 李吉寬

1.一種面向P2P網絡借貸平臺運營風險的評估方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟：

(1)獲取P2P網絡借貸平臺的運營數據；

(2)數據預處理，清洗掉一些與P2P網絡借貸平臺不相關的信息或者收集到的錯誤信息；

(3)通過細粒度的時間窗選取，以反映P2P網絡借貸運營情況的變化；

(4)將清洗之后的數據保存；

(5)特征選?。河柧毤校瑢τ赑2P網絡借貸平臺的多個特征，采用計算信息增益的方式選取最相關的特征；

(6)對每個時間窗t，有特征{x₁,x₂,…,x_n}共有n個特征，設平臺的風險指數為R,表示在第t個時間窗內屬性的特征值，由此可得一組該平臺的權重系數；(7)根據上述求得的權重系數，計算并確認出每個時間窗內該P2P平臺的運營風險指數。

2.根據權利要求1所述的面向P2P網絡借貸平臺運營風險的評估方法，其特征在于步驟1中獲取運營數據可以通過網絡爬蟲，或者P2P網絡借貸平臺提供的方式。

3.根據權利要求1所述的面向P2P網絡借貸平臺運營風險的評估方法，其特征在于步驟4中數據保存時對于一些離散的數據在每一個時間窗t內可以采取分組量化的方式，以獲得更為詳細的P2P網絡借貸平臺信息。

4.根據權利要求1所述的面向P2P網絡借貸平臺運營風險的評估方法，其特征在于步驟5中所述計算信息增益的過程為：

選取最相關的特征；設集合S代表P2P網絡借貸平臺的所有的交易記錄，有s條記錄；集合C＝{C₁，C₂}為P2P網絡借貸平臺的類別，C₁表示運營狀況良好的平臺類別，C₂表示發生跑路的P2P網絡借貸平臺，s_i表示類別為C_i的樣本的個數，則有信息熵計算公式：

其中P_i＝s_i/s.

假設特征屬性A包含k個獨立的特征屬性，a₁，a₂，a₃，...，a_k；s_j表示在A屬性條件下，特征為a_j的樣本個數；P_ij為S_j屬于類別C_i的概率，則針對屬性A有信息熵計算公式：

其中

對于屬性A的信息增益為：

Cain(A)＝I(s_1j，s_2j)-E(A)

如此，計算每個特征的信息增益，選取較大的信息增益相對應的特征作為分析對象。

5.根據權利要求1所述的面向P2P網絡借貸平臺運營風險的評估方法，其特征在于步驟6中求取平臺的權重系數的過程為：

對每個時間窗t，有特征{x₁,x₂,…,x_n}共有n個特征，設平臺的風險指數為R，{α₁,α₂,…,α_n}為平臺每個屬性的權重系數，則可以建立方程：

R＝α₁x₁+α₁x₂+…+α_nx_n

假設平臺風險的最高值即max(R)＝1,ε用來衡量偏離的最大的風險值，則R可以表示為:R＝1-ε，ε∈(0,1)，并給ε步長step＝h遍歷尋找最佳ε的值，

假設有t個時間窗，可以建立多元一次線性方程組：

表示在第t個時間窗內屬性的特征值，由此可得一組{α₁,α₂,…,α_n}.

針對不同的ε，可以得到相對應的不同的權重系數解，設有ε₁,ε₂,…,ε_m，對應每一個ε，可以得出一組相對應的去找你中系數解，即：

所以，該平臺的權重系數為：