張潔琳

?

試論貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶(hù)信用評(píng)估中的應(yīng)用

張潔琳

（中年民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430070）

近年來(lái)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷進(jìn)步與發(fā)展，越來(lái)越多的人開(kāi)始使用信用消費(fèi)，住房貸款、購(gòu)車(chē)貸款等等一系列個(gè)人消費(fèi)貸款行為都需要由個(gè)人信用當(dāng)擔(dān)保。當(dāng)前我國(guó)已經(jīng)將個(gè)人信用制度列入到國(guó)家信用體系當(dāng)中，為個(gè)人信用消費(fèi)打造了良好的平臺(tái)。當(dāng)前個(gè)人信用評(píng)估是個(gè)人信用制度的重要組成部分，實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中最主要的目的就是對(duì)有可能出現(xiàn)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性方面的分析，同時(shí)進(jìn)行科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠?jì)算，將消費(fèi)者的違約概率計(jì)算出來(lái)，為授信方的決策提供相應(yīng)的依據(jù)?；诟怕使烙?jì)的貝葉斯以及相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析模型在實(shí)際工作的過(guò)程中有著其他數(shù)據(jù)挖掘工具所不具備的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，以最小風(fēng)險(xiǎn)決策準(zhǔn)則作為基本原則，在對(duì)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)估時(shí)建立了一種全新的用戶(hù)信用評(píng)估模型。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的過(guò)程中，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，最終檢測(cè)結(jié)果表明，在對(duì)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)估的過(guò)程中基于最小風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則的貝葉斯以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模式可以有效的降低信用評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)挖掘；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；用戶(hù)信用評(píng)估；分析；研究

0 引言

在貝葉斯公式的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，為了不斷提高樸素貝葉斯分類(lèi)其實(shí)際的工作性能，相應(yīng)的科學(xué)技術(shù)人員不斷提出相應(yīng)的技術(shù)與方法。在實(shí)際研究過(guò)程中有人提出了具有樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的分類(lèi)器，這類(lèi)結(jié)構(gòu)使得樸素貝葉斯中的獨(dú)立假設(shè)性條件進(jìn)行了有效的拓展，將整個(gè)樸素貝葉斯結(jié)構(gòu)進(jìn)行了顯著的擴(kuò)展，可以讓每個(gè)屬性結(jié)點(diǎn)可以依賴(lài)一個(gè)非類(lèi)節(jié)點(diǎn)。此結(jié)構(gòu)具備良好的綜合性能，可以在學(xué)習(xí)效率與非類(lèi)精度之間進(jìn)行合理的調(diào)節(jié)。但是此種算法在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中首先需要構(gòu)造一個(gè)以條件信息為權(quán)的完全無(wú)向圖，然后構(gòu)造最大權(quán)最終生成一種樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，得到一個(gè)TAN模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)此類(lèi)算法進(jìn)行驗(yàn)證，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中若是選取的根節(jié)點(diǎn)不同最終分類(lèi)性能會(huì)存在著極大的差別。因此，此類(lèi)模型結(jié)構(gòu)方法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中不能很好的反映各個(gè)屬性之間的依賴(lài)關(guān)系。相應(yīng)的科學(xué)技術(shù)人員在研究過(guò)程中通過(guò)依賴(lài)關(guān)系設(shè)定相應(yīng)的方向，并且還將有向樹(shù)算法引入到TAN分類(lèi)器的構(gòu)造當(dāng)中，最終研究出一種新的TAN模型構(gòu)造方法法。

1 在用戶(hù)信用評(píng)估當(dāng)中應(yīng)用貝葉斯的意義以及具體應(yīng)用方法

在實(shí)際進(jìn)行個(gè)人信用評(píng)估工作時(shí)，不僅需要對(duì)消費(fèi)者信貸的分類(lèi)最大限度的作出正確的判斷，還需要明確若是判斷失誤會(huì)帶來(lái)什么樣的后果。若是在對(duì)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)估時(shí)把信用良好的用戶(hù)誤判為信用差的用戶(hù)，這種判斷失誤最多是讓銀行失去一個(gè)客戶(hù)，可若是將信用不好的用戶(hù)錯(cuò)誤的判斷為信用良好的用戶(hù)，造成銀行的錯(cuò)誤授信，進(jìn)而給銀行帶來(lái)一定的的損失，我們通過(guò)分析可以了解到顯然后者出現(xiàn)失誤時(shí)對(duì)銀行的損失更大[1]。

由于信用評(píng)估這項(xiàng)工作十分復(fù)雜，并且實(shí)際的應(yīng)用性十分高，因此當(dāng)前在對(duì)個(gè)人信用進(jìn)行評(píng)估時(shí)逐漸開(kāi)始采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶(hù)信用進(jìn)行評(píng)估，此種技術(shù)的應(yīng)用極大程度的降低了在信用評(píng)估過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率。在實(shí)際進(jìn)行分類(lèi)分類(lèi)決策的過(guò)程中，盡可能的降低出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率是十分必要的。但是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中還有比錯(cuò)誤概率更加廣泛的概念，那就是風(fēng)險(xiǎn)。在銀行對(duì)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)估時(shí)，可以將用戶(hù)“違約”類(lèi)的樣本錯(cuò)誤的定義為“不違約”給銀行帶來(lái)的直接損失與“不違約”類(lèi)樣本錯(cuò)度的定義為“違約”樣本存在著很大的差別。因此當(dāng)前以樸素貝葉斯分類(lèi)模型以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型為基礎(chǔ)，引入了最小決策風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)準(zhǔn)則，并且在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中對(duì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了科學(xué)合理的測(cè)試。在當(dāng)前對(duì)用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)估的過(guò)程中將決策風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)準(zhǔn)則進(jìn)行合理的應(yīng)用之后，TAN結(jié)果算法實(shí)際應(yīng)用性能最好。

想要在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中不斷降低出現(xiàn)錯(cuò)誤判定的概率，需要在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中對(duì)于損失函數(shù)進(jìn)行充分的考量。損失函數(shù)可以將每個(gè)具體的算法步驟進(jìn)行充分的考量，并且將概率轉(zhuǎn)換為一種判定手段。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中由一定的數(shù)集表示可能采取的行為集，相應(yīng)的損失函數(shù)可以用來(lái)描述某一特定行為出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的幾率。通過(guò)決策理論當(dāng)中術(shù)語(yǔ)對(duì)其進(jìn)行表述，一個(gè)預(yù)期到的損失情況可以可以當(dāng)做一種風(fēng)險(xiǎn)，可以將其稱(chēng)為條件風(fēng)險(xiǎn)。在設(shè)定公式的過(guò)程中x為隨機(jī)向量的觀察值，在面對(duì)不同的觀察值時(shí)采用不同的決策替代值[2]。

2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)分析

在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，降低的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的錯(cuò)誤率，其實(shí)正是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用核心目標(biāo)。但在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)建設(shè)過(guò)程中，其主要考慮的不單單是錯(cuò)誤率的高與低，更為重要的是，考慮比錯(cuò)誤率更為廣泛的一個(gè)概念體系風(fēng)險(xiǎn)。尤其是將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)以及實(shí)踐應(yīng)用技能應(yīng)用到個(gè)人的信用評(píng)估過(guò)程中，在對(duì)消費(fèi)者貸款進(jìn)行分類(lèi)時(shí)不僅要盡可能地對(duì)消費(fèi)者自身信用評(píng)估作出正確判斷，還要考慮到當(dāng)作出錯(cuò)誤判斷后如何進(jìn)行解決。同樣還要考慮到做出錯(cuò)誤判斷后所產(chǎn)生的后果，以及機(jī)構(gòu)所要承擔(dān)的額外風(fēng)險(xiǎn)。簡(jiǎn)單舉個(gè)例子，如果將信用好的人評(píng)定為信用差的人。那么會(huì)對(duì)結(jié)果造成一定量的損失，但是后果是可以進(jìn)行后期處理，甚至是能夠減輕風(fēng)險(xiǎn)歸零，但如果將信用差的人評(píng)定為信用好的人，那么所產(chǎn)生的后果以及危害將會(huì)大大影響到評(píng)定機(jī)構(gòu)自身的效益。同樣是錯(cuò)誤，卻會(huì)產(chǎn)生不同的影響結(jié)果。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行使用過(guò)程中，不單單是屬于對(duì)個(gè)人信用評(píng)定的一種方式與技能，更為重要的是在評(píng)定信用過(guò)程中避免風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。要想使誤判函數(shù)得到有效控制，就要考慮該種運(yùn)算模式。在運(yùn)算過(guò)程中對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的把控[3]。

3 構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信用評(píng)估模型的相關(guān)介紹

3.1 個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)集選擇的五大原則介紹

從個(gè)人信用體系以及評(píng)估體系建立以來(lái)，我國(guó)的信用評(píng)估機(jī)構(gòu)以及信用評(píng)估系統(tǒng)一直都依據(jù)著五 大選擇原則對(duì)個(gè)人的信用進(jìn)行綜合評(píng)估。第一，個(gè)人品質(zhì)，品質(zhì)原則在信用評(píng)估過(guò)程中，其主要表現(xiàn)為借貸人按期還款以及自身誠(chéng)實(shí)守信的程度，或者是按照借款時(shí)所簽定合同歸屬內(nèi)容之內(nèi)，準(zhǔn)時(shí)還清貸款的意向。而該種的評(píng)估原則也是個(gè)人信用體系在進(jìn)行評(píng)估過(guò)程中最重要的一項(xiàng)評(píng)估原則，對(duì)消費(fèi)者主要從三方面來(lái)進(jìn)行其個(gè)人品質(zhì)的鑒定，穩(wěn)定性，信貸歷史，職業(yè)以及個(gè)人聲望。第二，選擇原則就是對(duì)消費(fèi)者的個(gè)人能力進(jìn)行評(píng)估，在對(duì)個(gè)人信用評(píng)估過(guò)程中，一定要考慮到消費(fèi)者自身是否擁有能夠還清貸款的能力，或者其自身能否進(jìn)行管理更為龐大的貸款業(yè)務(wù)，在進(jìn)行考察過(guò)程中這些都是消費(fèi)者自身的業(yè)務(wù)能力所體現(xiàn)出來(lái)的。第三，評(píng)估原則就是對(duì)消費(fèi)者自身的資本進(jìn)行詳細(xì)審核，消費(fèi)者自身的資本能夠很好的體現(xiàn)出消費(fèi)者是否具有良好的貸款能力以及還款能力，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者的資本進(jìn)行審核與鑒定，可以更好地展現(xiàn)出消費(fèi)者自身的綜合信用水平，不僅能夠通過(guò)消費(fèi)者自身的資本總價(jià)值進(jìn)行衡量，同時(shí)也能夠通過(guò)對(duì)資本總價(jià)值的衡量，展現(xiàn)出消費(fèi)者自身的能力是否足夠支撐消費(fèi)者自身的信貸業(yè)務(wù)的。在我國(guó)，像吳京的個(gè)人資本審核過(guò)程中，其中有一個(gè)問(wèn)題是針對(duì)個(gè)人資本現(xiàn)金情況進(jìn)行詳細(xì)設(shè)定的，這個(gè)問(wèn)題就是當(dāng)借貸人以及消費(fèi)者自身由于某些原因?qū)е伦陨淼氖杖氘a(chǎn)生大幅度變化，借貸人自身是否還擁有其他手段來(lái)償還相應(yīng)貸款，而在此次個(gè)人信用評(píng)估過(guò)程中對(duì)資本評(píng)估最主要的體現(xiàn)，就是在個(gè)人的財(cái)務(wù)報(bào)表上。第四，原則擔(dān)保品，在進(jìn)行對(duì)個(gè)人信用評(píng)估過(guò)程中一定要考慮到個(gè)人的總體資本是否符合信貸標(biāo)準(zhǔn)，而擔(dān)保品也屬于個(gè)人所有資產(chǎn)的一種[4]。對(duì)個(gè)人擔(dān)保品審核過(guò)程中，審核內(nèi)容主要有擔(dān)保品種類(lèi)，擔(dān)保品自身還有價(jià)值，自身價(jià)值的上升空間，擔(dān)保品的市場(chǎng)效益。第五個(gè)原則也就是個(gè)人條件，個(gè)人條件在個(gè)人信用評(píng)估過(guò)程中，其主要指的就是外在環(huán)境以及在外的因素對(duì)個(gè)人償還貸款能力的影響條件。以上提到的五種原則其組成部分不僅有發(fā)散性屬性指標(biāo)同時(shí)也包括離散型屬性指標(biāo)，而在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信用評(píng)估模型的建立過(guò)程中，一定要考慮到上述五個(gè)選擇原則對(duì)模型的影響，在對(duì)模擬對(duì)象選擇過(guò)程中也一定要根據(jù)上述五個(gè)原則來(lái)進(jìn)行篩選[5]。

3.2 模型構(gòu)造的相關(guān)分析

模型構(gòu)造以及建設(shè)過(guò)程中一定要考慮兩方面，第一，確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，第4學(xué)習(xí)屬性變量條件概率分布以及確定類(lèi)先驗(yàn)概率。

首先，在該種方法的模型建設(shè)過(guò)程中，一定要選取兩類(lèi)不同樣本，簡(jiǎn)稱(chēng)兩類(lèi)人。同時(shí)，兩類(lèi)人的總體人數(shù)比例要達(dá)到一比一持平的效果，然后對(duì)這兩類(lèi)人的整體生活評(píng)估整體信用評(píng)估以及對(duì)個(gè)人的整個(gè)消費(fèi)情況進(jìn)行仔細(xì)的掌握與了解，在進(jìn)行分散性分裂過(guò)程中，要采取樹(shù)狀圖形式將兩類(lèi)人進(jìn)行區(qū)別分類(lèi)，根據(jù)該種網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)算方法，將每個(gè)人的信貸情況以及信貸變化參數(shù)設(shè)為未知量x，然后將其運(yùn)用到建立系統(tǒng)的運(yùn)算算法當(dāng)中，通過(guò)信貸變化參數(shù)不同來(lái)計(jì)算出兩類(lèi)人，其自身的信貸服務(wù)區(qū)間，然后根據(jù)服務(wù)區(qū)的范圍不同，將兩類(lèi)人分別進(jìn)行仔細(xì)規(guī)劃與分類(lèi)，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比可以更好的觀察出兩類(lèi)人之間所存在的信貸使用情況的變化范圍。通過(guò)特殊算法與計(jì)算，可以將這類(lèi)人的整體評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)顯示，通過(guò)該算法可以更好地將人們的評(píng)估信用。通過(guò)數(shù)字范圍變化區(qū)間的方式展現(xiàn)到，自身的資本評(píng)估上，可以幫助評(píng)估機(jī)構(gòu)更好地了解于掌握借貸人的自身整體信息，也可以更好地有效控制錯(cuò)誤率[6]。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

在進(jìn)行模型建立之后，可以開(kāi)展相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而采用不同的信用評(píng)估借貸方法，可以讓人們真正的了解到自身的信用效果，同時(shí)也可以在開(kāi)展過(guò)程中使評(píng)估機(jī)構(gòu)選擇更好的評(píng)估方法來(lái)真正和對(duì)人們的自身信貸信息，而同樣通過(guò)此次的方面實(shí)驗(yàn)，大大展現(xiàn)出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶(hù)信用評(píng)估中擁有更好的應(yīng)用市場(chǎng)與應(yīng)用前景，能夠更加準(zhǔn)確的分析出用戶(hù)自身的綜合信用，保證系統(tǒng)在進(jìn)行信用評(píng)估以及信用分類(lèi)，使更加準(zhǔn)確減少失誤率[7]。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)必須通過(guò)相應(yīng)的模型建立，然后經(jīng)過(guò)后期的仿真實(shí)驗(yàn)才能夠真正體現(xiàn)出該種運(yùn)算方法以及信用評(píng)估方法，可以真正將人們的自身信用信息進(jìn)行綜合總結(jié)，更好地展現(xiàn)出人們的信貸結(jié)果，幫助我國(guó)相應(yīng)的信貸機(jī)構(gòu)以及銀行更好的控制人們的銀行信貸情況，在我國(guó)傳統(tǒng)的信用評(píng)估過(guò)程中說(shuō)采取的方法在很大程度上不能夠準(zhǔn)確地將人們自身信貸結(jié)果進(jìn)行仔細(xì)分類(lèi)與劃分，大大影響相應(yīng)工作機(jī)構(gòu)的工作開(kāi)展[8]。比如傳統(tǒng)的銀行再進(jìn)行消費(fèi)者信貸評(píng)估過(guò)程中對(duì)消費(fèi)者自身的信用情況評(píng)估的并不是十分準(zhǔn)確，導(dǎo)致很多負(fù)債累累的消費(fèi)者依然可以通過(guò)銀行進(jìn)行貸款，對(duì)銀行自身的效益產(chǎn)生不良影響。而將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算方法應(yīng)用到人們的信用評(píng)估過(guò)程中可以更好更精確的對(duì)人們的信用情況進(jìn)行仔細(xì)評(píng)估，保證人們通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方法評(píng)估之后，可以更好的將自身的信用情況反應(yīng)給銀行，保證銀行自身工作的工作效率，減少銀行等其他機(jī)構(gòu)的工作失誤，維護(hù)社會(huì)信用體系正常發(fā)展[9-10]。

5 結(jié)論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶(hù)信用評(píng)估中的應(yīng)用，不僅提高了用戶(hù)信用評(píng)估的準(zhǔn)確度同時(shí)也大大提高了銀行以及等其他評(píng)估機(jī)構(gòu)的自身工作效率，促進(jìn)我國(guó)社會(huì)信用制度的穩(wěn)定發(fā)展，保證了我國(guó)的人們信用評(píng)估機(jī)制得到有序的發(fā)展以及更好地完善，希望通過(guò)本文的仔細(xì)論述，可以起到拋磚引玉的作用，為我國(guó)的相應(yīng)工作開(kāi)展提供更好的幫助，同時(shí)也提高銀行等其他機(jī)構(gòu)對(duì)人們借貸情況或者是信用評(píng)定情況工作的精準(zhǔn)度，保證我國(guó)金融行業(yè)以及信貸行業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展，使各行各業(yè)的發(fā)現(xiàn)能夠有一個(gè)穩(wěn)定性較高的金融后盾。

[1] 楊立洪, 葉成達(dá). 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶(hù)信用評(píng)估中的應(yīng)用研究[J]. 軟件導(dǎo)刊, 2018, 17(06): 146-149.

[2] 陸靜, 王捷. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2012, 32(02): 225-235.

[3] 王占孔, 王學(xué)麗. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分層網(wǎng)絡(luò)故障診斷[J]. 軟件, 2011, 32(04): 87-90.

[4] 裘江南, 劉麗麗, 董磊磊. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)事件鏈建模方法與應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào), 2012, 27(06): 739-750.

[5] 余文輝, 王沾, 曾祥君, 等. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多狀態(tài)變壓器可靠性跟蹤分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(06): 78-85.

[6] 陳驥群, 趙書(shū)強(qiáng), 馬燕峰, 等. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法與盲數(shù)相結(jié)合的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估[J]. 電力自動(dòng)化設(shè)備, 2015, 35(06): 112-116.

[7] 胡明禮, 張彩芬, 朱建軍. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的雙重不確定信息集結(jié)模型[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2014, 22(02): 135- 141.

[8] 李旭升. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型研究及其在信用評(píng)估中的應(yīng)用[D]. 西南交通大學(xué), 2007.

[9] 閆瑞姣. 基于社交網(wǎng)絡(luò)的信用評(píng)估模型的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 中北大學(xué), 2017.

[10] 何莉娟. 電子商務(wù)環(huán)境下的我國(guó)中小企業(yè)信用評(píng)估體系構(gòu)建[D]. 西南財(cái)經(jīng)大學(xué), 2012.

Discussion on Application of Bayesian Network in User Credit Evaluation

ZHANG Jie-lin

(Computer Science School, Middle-aged University for Nationalities, Wuhan, Hubei 430070)

In recent years, with continuous progress and development of China's economy, more and more people begin to use credit consumption, a series of personal consumption loans，including and housing loans, car loans, need to be guaranteed by personal credit. At present, personal credit system has been included in the national credit system in our country, which has created a good platform for personal credit consumption. Personal credit evaluation is an important part of personal credit system, with main purpose of qualitative analysis of possible credit risks in practical application, and providing corresponding basis for decision-making of the creditor based on default probability of consumers through rigorous scientific calculation. Bayesian network analysis model based on probability estimation has advantages that other mapreduce tools can not compete in actual work process. Based on Bayesian network analysis and principle criterion of minimum risk decision, the article establishes a new user credit evaluation model when evaluating users'credit. During data collection process, result of data verification through cross-validation shows, Bayesian and Bayesian network classification model based on minimum risk criterion can reduce credit evaluation risks in credit evaluation process of users effectively.

Mapreduce; Bayesian network; User credit evaluation; Analysis; Research

P413

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2018.12.044

張潔琳(1992-)，女，研究生，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

張潔琳. 試論貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶(hù)信用評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 軟件，2018，39（12）：194-197