论文研究 基于RBM特征提取的P2P信用风险评估模型研究 以中小企业客户为例

本文结合非线性降维方法和受限玻尔兹曼机（RBM算法），对P2P借款人的信用风险进行评估。 在筛选和处理了许多大数据指标之后，选择了最具代表性的指标来构建P2P客户信用风险评估模型。 另外，在比较了线性降维算法和非线性降维算法的优缺点之后，建立了基于RBM特征提取和对比差异理论的P2P企业客户信用风险评估模型。 结论：选择相同模型时，RBM的效果优于PCA。 当选择相同的数据特​​征提取方法时，Logistic模型在这三个模型中表现最佳。