随着互联网技术的发展,P2P网络借贷的用户与数据量与日俱增.识别出异常的借款标的,促进平台的健康发展一直是社会关注的热点与焦点.针对这一问题,本文提出了“多层次分类”方法,以lending club发布的交易数据为研究对象,分层次进行数据分析.在第一层次,首先采用基于密度的DBSCAN聚类算法,排除大量正常用户,减弱数据中正负两类分布不均衡的缺陷;在第二层次,采用一般分类算法进行分类,最终识别出平台的异常借款标的.数值实验发现,将“多层次分类”方法应用在P2P网络借贷中,相比于其他方法,能在保证分类器整体性能的情况下,更有效地识别出异常还款的借款标的.
P2P网络借贷 异常检测 数据挖掘 多层次分类