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基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估模型优化的开题报告
1.选题背景
随着金融行业的迅速发展，P2P网络借贷平台在金融领域中获得了越来越多的关注和支持。然而，随之而来的信用风险问题也日益成为人们关注的焦点。为了有效地降低P2P网络借贷平台的信用风险，需要建立一个准确可靠的个人信用风险评估模型。而基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估模型已成为一种较为成熟的评估方式，但是这种模型在实际应用中仍然存在着一些不足。
2.研究内容及意义
本文的研究内容是基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估模型的优化。在研究过程中，将充分利用数据挖掘技术，从数据角度剖析个人信用风险因素，构建出更为精确、可靠的个人信用风险评估模型。同时，为了提高模型的稳定性和可靠性，还将结合实验设计，对模型进行验证和调整，以确保评估结果的准确性。
本研究的意义主要体现在以下几个方面：
（1）建立一个有效的个人信用风险评估模型，可以为P2P网络借贷平台提供更加可靠、科学的风险评估手段，从而降低平台的信用风险和风险成本。
（2）利用数据挖掘技术来分析个人信用风险因素，可以全面了解个人信用风险的来源和形成方式，为平台提供更加全面的风险评估服务。
（3）通过实验设计和模型验证，可以进一步提高模型的稳定性和可靠性，确保评估结果的准确性，为平台提供更加可靠、科学的风险评估服务，并且为金融机构提供更好的信用评估体系和风险控制体系。
3.研究方法和技术路线
本文将利用数据挖掘技术对个人信用风险因素进行分析和建模，并提出一种基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估模型。主要研究方法和技术路线包括以下几个方面：
（1）数据采集和预处理：从P2P网络借贷平台和其他数据源采集个人信用相关数据，并对数据进行处理和规范化，筛选出与信用评估相关的指标。
（2）数据挖掘和分析：利用数据挖掘技术对个人信用相关指标进行分析，探究个人信用风险因素和评估模型的构建方法。
（3）模型设计和验证：基于数据挖掘技术和已有的风险评估模型，设计一种基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估模型，并进行实验设计和验证，以提高模型的准确性和可靠性。
（4）模型优化和应用：根据实验结果对模型进行进一步优化，提高模型的性能和应用价值，并将优化后的模型应用于实际的P2P网络借贷平台中，进行实际的风险评估。
4.预期成果及创新点
本研究的预期成果主要包括以下几个方面：
（1）构建了一个基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估模型，可以提供更为准确、可靠的个人信用风险评估服务，降低P2P网络借贷平台的信用风险和风险成本。
（2）通过数据挖掘和分析，研究了个人信用风险因素和评估模型的构建方法，提供了一种新的思路和方法，为金融机构提供更好的信用评估体系和风险控制体系。
（3）通过实验设计和模型验证，提高了模型的准确性和可靠性，为金融机构提供更加可靠、科学的风险评估服务。
5.研究所面临的挑战
在本研究中，研究所面临的主要挑战包括以下几个方面：
（1）数据质量和数据量的限制，可能对研究结果产生一定的影响。
（2）个人信用评估模型涉及到众多的因素和变量，模型构建的复杂度和难度较高。
（3）P2P网络借贷平台的风险评估模型需要同时考虑风险控制和盈利能力，评估结果可能存在误差。
（4）实验设计和验证需要大量的人力和物力投入，时间和成本较高。
6.参考文献
[1]李立法.基于数据挖掘技术的P2P个人信用风险评估研究[D].长沙:湖南大学,2015.
[2]刘洋洋.基于数据挖掘技术的个人信用评估研究[D].南京:南京理工大学,2014.
[3]林玉婷.基于数据挖掘技术的个人信用评估研究[D].晋城:山西大学,2015.