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J-GLOBAL ID：202202259109254690   整理番号：22A1104915

ネットワーク特徴への銀行ステートメント:可視度グラフを用いた時系列からの特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Bank Statements to Network Features: Extracting Features Out of Time Series Using Visibility Graph

著者 (7件)： Shaji Nirbhaya (Faculty of Sciences, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Shaji Nirbhaya (Pelican Rhythms LDA, Porto, Portugal) ,  Gama Joao (Faculty of Economics, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Gama Joao (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Ribeiro Rita P. (Faculty of Sciences, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Ribeiro Rita P. (INESC TEC, Porto, Portugal) ,  Gomes Pedro (Pelican Rhythms LDA, Porto, Portugal)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13205  ページ： 278-289  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アプリケータのバンクステートメントのような非伝統的データは,ローンを助成するときの意思決定のための重要な情報源である。著者らは,信用スコアリングまたは信用リスク評価モデルにおけるデフォルト予測の予測子に固有のキャッシュフロー特性に変換するために,アプリケータのバンクステートメントに関するネットワーク科学からの方法を使用することができることを見出した。第1に,信用キャッシュフローを銀行状態から抽出して,後に可視グラフまたはネットワークに変換した。その後,この可視性ネットワークを用いて,ブラウザの回答行動を予測する特徴を見出した。特徴選択法が5つの抽出された特徴すべてを選択することを見出した。最後に,SMOTEを用いて訓練データをバランスさせた。ネットワークと標準特徴からの特徴を用いたモデルは,標準特徴のみを使用するモデルと比較して優れた性能を示し,ネットワーク特徴の予測力を示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  意思決定 ,  キャッシュフロー ,  *銀行 ,  情報源 ,  *ネットワーク ,  *特徴抽出 ,  時系列 ,  特徴選択 ,  信用 ,  *可視度 ,  ブラウザ
準シソーラス用語： 訓練データ ,  予測子 ,  スコア化 ,  ネットワーク科学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (12件)： 銀行の声明 ,  非伝統的データ ,  時系列 ,  ネットワーク構築 ,  可視度グラフ ,  複雑ネットワーク ,  正規ネットワーク ,  ネットワークの特徴 ,  特徴選択 ,  キャッシュフロー ,  SME ,  マイクロファイナンス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 銀行 ,  可視度 ,  グラフ ,  時系列 ,  特徴抽出