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  • 简介:引入基于指标权重的欧氏距离描述数据之间的相似程度,通过权重指标评价函数刻画随着权重ω的改变分类模糊程度的变化;运用粒子群优化算法(MPSO),极小化属性权重评价函数,自适应地求得每个指标的权重赋值;将得到的权重应用于聚类算法,将数据按照相似程度不同分类,以分类中出现的孤立点为疑似欺诈点;最后,通过人工复检的方式验证了模型的有效性和准确性。

  • 标签: 指标权重 评价函数 聚类分析 无监督学习
  • 简介:P2P网络贷款的兴起为个人和小微企业带来了诸多的融资便利.但由于P2P网络贷款市场上存在着信息不对称的问题,导致市场上出现了诸多乱象.本文针对P2P行业信息不对称的现状,以P2P网络贷款平台和借款者作为参与者,构建了不完全信息博弈模型.该模型以实现P2P市场上的帕累托最优为研究目的,并分别探讨了在混合均衡和准分离均衡两种不同情况下,各自达到帕累托最优状态所需的市场条件,以及相关影响因素,并据此提出了相应的政策建议.

  • 标签: P2P网贷 不完全信息博弈 帕累托最优