基于多源大数据融合的银行网点选址方法

邓轲; 冯辉宗; 许国良; 雒江涛

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基于多源大数据融合的银行网点选址方法

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摘要

针对传统银行网点选址方法中存在的人为主观因素较大、数据量支撑不够、考虑因素理想化等问题,提出一种基于多源大数据融合的银行网点选址方法。该方法通过多源数据构造人流量、交通拥堵指数、用户价值、周边竞争网点数和人均收入5个基础特征,并利用协同训练的半监督学习方法扩充训练集。基于基础特征与机器学习算法构建多个子模型,将子模型的输出概率作为特征,构建基于逻辑回归的集成算法,作为银行网点选址模型,同时提出一种优化银行网点权重的损失函数,以保证模型预测中更佳的银行网点具有更高的权重。通过实验分析表明,该算法相较于传统算法预测评估更为准确,能够很好地解决银行网点选址问题。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2020年第4期|664-672|共9页
作者
邓轲; 冯辉宗; 许国良; 雒江涛;
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作者单位

重庆邮电大学软件工程学院;

重庆400065;

重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院;

重庆400065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多源大数据; 银行网点选址; 机器学习; 逻辑回归;

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