[发明专利]一种基于大数据的人口信用水平分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的人口信用水平分析方法，其特征在于，包括：

接收每位用户上传的指定时间段本地存储的往来交易信用信息，所述往来交易信用信息包括收入信用信息和支出信用信息；

按照所述收入信用信息和所述支出信用信息对每个用户进行初始信用评价，得到每个用户的初始收入信用评价和初始支出信用评价；

根据所述往来交易信用信息，按照每个用户的往来交易关系，以用户为节点，以所述初始收入信用评价为入度边的权重，以所述支出信用评价为出度边的权重，构建人口信用网络；

基于HITS算法对所述人口信用网络进行挖掘分析，得到每个用户的信用水平结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收每位用户上传的指定时间段本地存储的往来交易信用信息，包括：

在本地存储负载压力大于指定阈值的情况下，所述上传过程以异步方式进行；

在本地存储负载压力小于或等于指定阈值的情况下，所述上传过程以同步方式进行。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述往来交易信用信息包括用户的性别、年龄、职业、学历，以及交易标的价值、履行时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人口信用网络的构建过程包括：

以出卖人为源节点，以买受人为目的节点；

对所述往来交易信用信息进行量化处理，得到信用量化值；

将所述信用量化值作为连接所述源节点和目的节点的有向边的权值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述人口信用网络中，所述往来交易信用信息的量化值通过以下公式计算：

W＝∑ω_i·P_i，

其中W为往来交易信用信息的量化值，ω_i为第i项往来交易信息的加权系数，P_i为第i项往来交易信用信息量化值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于HITS算法对所述人口信用网络进行挖掘分析，包括：

迭代计算所述人口信用网络中每个节点的中心度和权威度，其中中心度和权威度通过以下公式得到：

其中d为人口信用网络中的节点，hub(d)为节点d的中心度，authority(d)为节点d的权威度，d｀为d的邻节点，hub(d`)为节点d｀的中心度，authority(d`)为节点d｀的权威度；

当迭代计算进入稳态后，得到人口信用网络中各类商品的关键节点。

7.一种基于大数据的人口信用水平分析系统，其特征在于，包括：

构建模块，用于接收每位用户上传的指定时间段本地存储的往来交易信用信息，所述往来交易信用信息包括收入信用信息和支出信用信息；

初始模块，用于按照所述收入信用信息和所述支出信用信息对每个用户进行初始信用评价，得到每个用户的初始收入信用评价和初始支出信用评价；

建立模块，用于根据所述往来交易信用信息，按照每个用户的往来交易关系，以用户为节点，以所述初始收入信用评价为入度边的权重，以所述支出信用评价为出度边的权重，构建人口信用网络；

计算模块，用于基于HITS算法对所述人口信用网络进行挖掘分析，得到每个用户的信用水平结果。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述计算模块包括：

迭代单元，用于迭代计算所述人口信用网络中每个节点的中心度和权威度，其中中心度和权威度通过以下公式得到：

其中d为人口信用网络中的节点，hub(d)为节点d的中心度，authority(d)为节点d的权威度，d｀为d的邻节点，hub(d`)为节点d｀的中心度，authority(d`)为节点d｀的权威度；

收敛单元，用于当迭代计算进入稳态后，得到人口信用网络中各类商品的关键节点。