[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

说明书

本申请实施例提供一种基于大数据的人口信用水平分析方法和系统。该方法包括：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，往来交易信用信息包括收入信用信息和支出信用信息；按照收入信用信息和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，以初始收入信用评价为入度边的权重，以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。本申请通过结合大数据分析方法特点，提高了人口信用水平分析的效率。

技术领域

本申请涉及信用分析领域，尤其涉及一种基于大数据的人口信用水平分析方法及系统。

背景技术

大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。信用评价是以一套相关指标体系为考量基础，标示出个人或企业偿付其债务能力和意愿的过程。随着现代商业交易的数量不断增多，如何在海量的数据中高效、准确地提取、评估出交易者的信用水平，成为当前研究的难点。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于大数据的人口信用水平分析方法及系统，提高交易者信用水平评估的效率。

基于上述目的，本申请提出了一种基于大数据的人口信用水平分析方法，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，往来交易信用信息包括收入信用信息和支出信用信息；

按照收入信用信息和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，以初始收入信用评价为入度边的权重，以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。

在一些实施例中，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，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，上传过程以同步方式进行。

在一些实施例中，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。

在一些实施例中，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；

对往来交易信用信息进行量化处理，得到信用量化值；

将信用量化值作为连接源节点和目的节点的有向边的权值。

在一些实施例中，人口信用网络中，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。

在一些实施例中，基于HITS算法对人口信用网络进行挖掘分析，包括：

迭代计算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：