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J-GLOBAL ID：201702226318971948   整理番号：17A1876282

「多階層分類」手法による異常P2Pネットワーク貸し金の認識についての認識.分類による認識のための手法を提案する.【JST・京大機械翻訳】

Detecting anomaly ioans on P2P lending platform:Based on hierarchical classification method

著者 (5件)： Luo Qinfang (厦門大学管理学院,福建厦門,361005) ,  Ding Guowei (厦門大学管理学院,福建厦門,361005) ,  Fu Xin (厦門大学管理学院,福建厦門,361005) ,  Cai Shun (厦門大学管理学院,福建厦門,361005) ,  Chen Xi (浙江大学管理学院,浙江杭州,310058)
資料名： Guanli Gongcheng Xuebao  (Guanli Gongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 3  ページ： 201-209  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3763A  ISSN： 1004-6062  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インターネット技術の発展に伴い,P2Pネットワークの貸付のユーザとデータの量は日増しに増加している。異常な貸しの標的を識別し、プラットフォームの健康発展を促進することはずっと社会の関心の焦点と焦点である。この問題に対して、本論文では、「マルチ階層分類」方法を提案し、lending clubが発表した取引データを研究対象とし、階層分析を行うことによりデータ分析を行った。最初の階層において,最初に,密度ベースのDBSCANクラスタリングアルゴリズムを用いて,多くの正常なユーザを排除して,データの正の負の2つのクラスの不均衡を減少させることができた。第二層において,一般的分類アルゴリズムを用いて分類を行い,最終的にプラットフォームの異常なターゲットを同定した。数値実験により、「多階層分類」方法をP2Pネットワーク貸付に応用し、その他の方法と比べ、分類器全体の性能を保証する場合に、異常に返済する貸しの標的をより有効に識別できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  *インターネット
準シソーラス用語： 数値実験 ,  分類アルゴリズム ,  二層 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  健康 ,  *ピアツーピアネットワーク ,  *階層分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： online P2P lending ,  Anomaly detection ,  Data mining ,  Hierarchical classification

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 階層分類 ,  手法 ,  P2Pネットワーク ,  分類 ,  提案