基于舆情分析视角的网络借贷问题平台甄别模型研究

摘要：

从舆情分析视角,将多维度舆情信息纳入网络借贷平台风险分析范畴,针对不同类型的舆情信息采用不同文本处理方式,基于实验研究并结合内部平台基础信息指标与外部舆情信息指标,采用神经网络、支持向量机、随机森林和逻辑回归方法构建网络借贷问题平台甄别模型,验证舆情信息指标对甄别模型的性能提升作用.实验结果表明:第一,综合采用平台基础信息、运营信息和舆情信息进行网络借贷问题平台甄别,准确率更高;第二,相较于随机森林模型、支持向量机模型、逻辑回归模型而言,神经网络模型的甄别效果最佳.本研究有助于金融监管部门科学全面地了解网络借贷平台运营状况,并有针对性地开展精准化监管治理工作.

关键词：网络借贷、网络舆情、主题提取、机器学习

所属期刊栏目：23

分类号：F831.2(金融、银行)

资助基金：国家社会科学基金16BXW045

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1-12,34