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智能化社会信用体系建设的理论、技术与方法


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智能化社会信用体系建设的理论、技术与方法
  • 书号：9787030833228
    作者：杨胜刚
  • 外文书名：
  • 装帧：圆脊精装
    开本：B5
  • 页数：366
    字数：474000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-12-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥282.00元
    售价： ￥211.50元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书系国家社会科学基金重大项目“征信大数据与智能化社会信用体系构建的技术方法”（批准号：19ZDA103）的结题成果，是一部系统研究数字经济时代大数据征信与智能化社会信用体系建设问题的学术专著。其特色与创新体现在如下方面：既从理论层面系统研究大数据征信与智能化社会信用体系建设的理论、技术与方法，也从实践角度将研究成果（含发明专利和软件著作权）在多个市场主体征信场景进行应用，从而充分发挥学术创新成果在指导智能化社会信用体系建设实践中的技术支撑作用。
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    绪论 1
    第一节 研究背景 1
    第二节 概念界定 5
    第三节 研究意义 9
    第四节 结构安排 11
    第五节 创新之处 13
    理论篇
    第一章 大数据征信的时代性特征与基础理论 17
    第一节 大数据征信的内涵及发展背景 17
    第二节 大数据征信的时代特征 22
    第三节 大数据征信的基础理论 24
    第二章 征信理论与技术发展的前沿进展 30
    第一节 征信系统与征信业发展研究进展 30
    第二节 征信评级技术与方法研究进展 40
    第三节 大数据征信技术与应用研究进展 49
    第三章 征信数据的结构特征与多元异构融合 54
    第一节 大数据征信的数据来源 54
    第二节 征信数据的分类及结构特征 59
    第三节 非结构化征信数据的处理 67
    第四节 多源异构数据及其融合 73
    第五节 大数据征信的数据安全采集 80
    方法篇
    第四章 基于机器学习的信用风险预测模型 91
    第一节 传统机器学习方法 91
    第二节 集成学习方法 97
    第三节 深度学习方法 103
    第四节 机器学习方法前沿模型 111
    第五节 机器学习的典型应用场景 116
    第五章 基于专家系统的信用风险预测模型 121
    第一节 专家系统方法 121
    第二节 专家系统方法的适用条件 129
    第三节 专家系统方法与机器学习的比较 135
    第四节 专家系统的典型应用场景 139
    第六章 基于随机森林的信贷逾期风险预测模型 147
    第一节 信贷风险指标与模型分析 147
    第二节 随机森林模型 148
    第三节 数据预处理 154
    第四节 特征工程与特征提取 158
    第五节 Spark平台并行优化 164
    第六节 实验结果与分析 170
    第七章 基于规则分类器的个人征信评级方法 173
    第一节 信用评分模型 174
    第二节 RIPPER信用评级系统 184
    第三节 实验结果与分析 189
    第八章 基于文本挖掘的企业征信评级方法 199
    第一节 信用评级报告数据处理 200
    第二节 数据集和数据存储 209
    第三节 文本分类模型 214
    第四节 模型对比与实验分析 218
    技术篇
    第九章 个人征信领域智能化技术 225
    第一节 个人征信技术发展现状 225
    第二节 个人征信业务发展的机遇与挑战 232
    第三节 个人征信领域智能化技术应用案例 235
    第四节 大数据时代个人征信技术发展展望 245
    第十章 企业征信领域智能化技术 249
    第一节 企业征信技术发展现状 249
    第二节 企业征信业务发展的机遇与挑战 253
    第三节 企业征信领域智能化技术应用案例 258
    第四节 大数据时代企业征信技术发展展望 268
    第十一章 互联网征信领域新技术 274
    第一节 互联网征信体系建设现状 274
    第二节 互联网征信面临的机遇与挑战 279
    第三节 互联网征信领域智能化技术应用案例 284
    第四节 大数据时代互联网征信技术发展展望 296
    应用篇
    第十二章 国际主流客户信用评分系统 301
    第一节 美国客户信用评分系统 301
    第二节 欧洲客户信用评分系统 306
    第三节 日本客户信用评分系统 310
    第四节 客户信用评分系统最新趋势：企业ESG评分系统 316
    第十三章 国内主流客户信用评分系统 324
    第一节 传统技术下的客户信用评分系统 324
    第二节 大数据技术下的客户信用评分系统 333
    第三节 大数据时代中国客户信用评分系统发展展望 343
    参考文献 350
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