基于k-means算法的馬田系統(tǒng)研究及其在個人信用評價中的應(yīng)用的開題報告

基于k-means算法的馬田系統(tǒng)研究及其在個人信用評價中的應(yīng)用的開題報告一、選題背景和意義隨著經(jīng)濟、社會的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，個人信用評價越來越受到重視。信用評級是銀行、保險、電商等企業(yè)決定是否為客戶提供服務(wù)以及為其提供何種服務(wù)的重要依據(jù)，也是政府、社會對個人信用素質(zhì)評價的重要手段。當前，基于k-means算法的馬田系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘、分類等領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，其對于評價個人信用具有重大意義。本研究旨在通過深入研究k-means算法和馬田系統(tǒng)的原理及其在個人信用評價中的應(yīng)用，建立個人信用評價模型，提高個人信用評價的準確性，降低評價成本，進一步推動信用評價體系的完善和發(fā)展。二、研究內(nèi)容和思路1.研究文獻綜述及目前的研究進展，深度探究k-means算法和馬田系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)。2.確定樣本數(shù)據(jù)的選取、采集和處理方法，并運用k-means算法進行數(shù)據(jù)挖掘和聚類分析，得到不同類別的個人信用特征集合。3.在得到不同類別個人信用特征集合的基礎(chǔ)上，構(gòu)建馬田系統(tǒng)，建立個人信用評價模型。4.仿真驗證，比較本研究所建的個人信用評價模型與現(xiàn)有模型相比較的優(yōu)劣，進一步證明本方法的準確性和可行性。5.根據(jù)研究結(jié)果提出相關(guān)的建議和啟示，進一步推動個人信用評價體系的完善和發(fā)展。三、可行性分析1.數(shù)據(jù)收集：本研究所涉及的個人信用評價數(shù)據(jù)來自公開可獲取的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取的成本較低；2.軟件支持：本研究所涉及的數(shù)據(jù)處理和挖掘需要用到的軟件具備成熟的技術(shù)和廣泛的應(yīng)用場景，支持本研究的推進；3.研究方法：本研究所使用的k-means算法和馬田系統(tǒng)在相關(guān)領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用，并取得了良好的效果，具有可行性。四、預(yù)期成果1.建立基于k-means算法的馬田系統(tǒng)，完成個人信用評價模型的建立；2.根據(jù)模型的實現(xiàn)和仿真驗證，比較本研究所建模型與現(xiàn)有模型的優(yōu)劣，提高個人信用評價的準確性，降低評價成本；3.推動個人信用評價體系的完善和發(fā)展，為信用評級、銀行、保險、電商等企業(yè)決策以及政府、社會對個人信用素質(zhì)評價提供科學依據(jù)。五、進度安排1.第一階段：文獻綜述，研究k-means算法和馬田系統(tǒng)原理，制定研究思路，制定問題模型，預(yù)計用時1個月；2.第二階段：數(shù)據(jù)收集，制定數(shù)據(jù)挖掘和聚類分析計劃，完善方法流程，預(yù)計用時2個月；3.第三階段：構(gòu)建馬田系統(tǒng)，建立個人信用評價模型，預(yù)計用時3個月；4.第四階段：仿真驗證，比較本研究所建模型與現(xiàn)有模型的優(yōu)劣，提出相關(guān)建議和啟示，預(yù)計用時1個月；5.第五階段：完成論文撰寫與修改工作，預(yù)計用時1個月。六、參考文獻1.周志華.機器學習[M].北京:清華大學出版社,2016.2.馬田.個人信用評估及其在借貸市場中的應(yīng)用[D].合肥工業(yè)大學,2005.3.KarimBeguir.K-meansClustering:Algorithm,Applications,EvaluationMethods,andDrawbacks[J].JournalofBigData,2017,4(1):1-25.4.任啟華,韋德勝,李坤.基于K-Means算法的成長股市場