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基于多视图属性异构信息网络的在线信用支付财务违约检测( Financial Defaulter Detection on Online Credit Payment via Multi-view Attributed Heterogeneous Information Network )
Q Zhong Y Liu X Ao B Hu Q He
违约用户检测是信用风险预测和管理的基础之一。它的目的在于，给定一组相应的特征，例如，从交易行为中提取的模式，预测指示用户未来是否将无法进行所需支付的极性。近年来,人们试图将属性化异构信息网络（AHIN）引入到用户的复杂交互特征提取中,并在发现特定违约用户（如欺诈、套现等）方面取得了显著的成功。本文考虑了违约用户这一信用风险中较为普遍的概念,提出了一种基于多视图属性化异构信息网络的方法MAHINDER。首先，由于财务违约的内生方面，采用用户行为的多视图来学习个人概况。第二，由于金融违约是对抗性和累积性的，因此对本地行为模式进行了专门建模。以阿里巴巴平台138万用户为例,对MAHINDER算法的有效性进行了研究,实验结果表明,与现有方法相比,该方法的AUC提高了2.8%以上,[emailprotected]=0.1,超过13.1%。同时，MAHINDER与基于树的方法（如GBDT）一样具有良好的可解释性，GBDT支持在线平台中的部署。
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