P2P负面口碑特征属性挖掘与风险知识识别模型

发布时间：2021-04-23 22:05

　　P2P负面口碑呈现了投资者抱怨的意见,隐含P2P网贷行业风险,挖掘P2P负面口碑特征能够识别风险知识。文章利用文本挖掘方法,设计了基于负面口碑的网络借贷平台风险知识识别模型。研究发现:负面口碑是识别P2P平台风险的有效路径,能够识别P2P的风险知识。研究结论不仅对深化网络借贷的研究具有理论与方法意义,同时对平台治理、政府监管和投资者风险控制具有实践价值。 

【文章来源】：武汉纺织大学学报. 2019,32(06)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 P2P负面口碑的风险识别知识模型构建
    1.1 有限注意力理论与e WOM
    1.2 P2P风险知识识别模型构建
2 模型验证与实验流程
    2.1 数据来源
    2.2 情感分类
    2.3 基于TF-IDF的特征属性提取
    2.4 P2P负面口碑的主题聚类
    2.5 基于领域知识特征属性的P2P负面口碑评分
    2.6 P2P正负向口碑关键特征属性词云图
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]P2P网贷平台信用风险控制的演化博弈分析[J]. 古定威,丁岚,骆品亮.  研究与发展管理. 2018(03)
[2]中国P2P网络借贷平台风险及其决定因素研究[J]. 何光辉,杨咸月,蒲嘉杰.  数量经济技术经济研究. 2017(11)
[3]基于风险短语自动抽取的上市公司风险识别方法及可视化研究[J]. 胡小荣,姚长青,高影繁.  情报学报. 2017(07)
[4]面向负面在线评论的情感强度对有用性的影响研究[J]. 蔡淑琴,秦志勇,李翠萍,袁乾,邹碧攀.  管理评论. 2017(02)
[5]新经济业态P2P网络借贷的风险甄别研究[J]. 范超,王磊,解明明.  统计研究. 2017(02)
[6]基于C5.0算法的小额网贷平台的风险监控研究[J]. 王茂光,葛蕾蕾,赵江平.  中国管理科学. 2016(S1)
[7]P2P网络借贷平台的风险识别研究[J]. 叶青,李增泉,徐伟航.  会计研究. 2016(06)
[8]大数据时代基于在线评论挖掘的企业网络口碑危机预警研究[J]. 李金海,何有世,马云蕾,李烁朋,李治文.  情报杂志. 2015(02)



本文编号：3156126