| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-29页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 第二节 个人信用评估理论及研究现状 | 第10-24页 |
| 一、信用和个人信用 | 第10-11页 |
| 二、个人信用评估体系及发展历史 | 第11-13页 |
| （一）个人信用评估体系 | 第11-12页 |
| （二）个人信用评估的发展历史 | 第12-13页 |
| （三）个人信用评估的现状 | 第13页 |
| 三、个人信用评估的研究状况 | 第13-24页 |
| （一）国外个人信用评估研究分析 | 第14-20页 |
| （二）国内个人信用评估研究分析 | 第20-24页 |
| 第三节 研究内容和结构安排 | 第24-25页 |
| 一、本文研究内容 | 第24页 |
| 二、结构安排 | 第24-25页 |
| 第四节 研究方法 | 第25-27页 |
| 第五节 本文的创新点 | 第27-29页 |
| 第二章 贝叶斯网络相关理论 | 第29-46页 |
| 第一节 贝叶斯网络理论简介 | 第29-36页 |
| 第二节 树增强朴素贝叶斯分类模型及算法构造 | 第36-39页 |
| 一、树增强朴素贝叶斯模型 | 第36-38页 |
| 二、树增强朴素贝叶斯模型的算法构造 | 第38-39页 |
| 第三节 马尔科夫毯分类模型理论 | 第39-42页 |
| 一、马尔科夫毯网络的基本定义 | 第39-40页 |
| 二、马尔科夫毯网络结构的参数估计 | 第40-41页 |
| 三、马尔科夫毯网络的结构学习 | 第41-42页 |
| 四、马尔科夫毯网络的分类预测 | 第42页 |
| 第四节 特征选择马尔科夫毯分类模型理论 | 第42-46页 |
| 第三章 基于贝叶斯网络理论个人信用评价模型的构建 | 第46-61页 |
| 第一节 个人信用评价指标系统的构建 | 第46-49页 |
| 一、个人信用评价指标体系构建的概述 | 第46-47页 |
| 二、个人信用评价体系的构建原则 | 第47-48页 |
| 三、个人信用评价系统的构建 | 第48-49页 |
| 第二节 数据来源及预处理 | 第49-56页 |
| 一、数据来源 | 第49-52页 |
| 二、数据缺失值的预处理 | 第52-53页 |
| 三、数据指标的赋值 | 第53-56页 |
| 第三节 树增强贝叶斯网络模型的构建 | 第56-58页 |
| 第四节 马尔科夫毯模型的构建 | 第58-59页 |
| 第五节 特征选择马尔科夫毯模型的构建 | 第59-61页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络理论个人信用评价模型的实证研究 | 第61-78页 |
| 第一节 三种模型的实验结果 | 第61-68页 |
| 一、基于树增强朴素贝叶斯个人信用评价模型实验结果 | 第61-63页 |
| 二、基于马尔科夫毯个人信用评价模型实验结果 | 第63-66页 |
| 三、基于特征选择马尔科夫毯个人信用评价模型实验结果 | 第66-68页 |
| 第二节 三种模型的性能分析 | 第68-72页 |
| 第三节 三种模型与其他个人信用评估模型性能对比 | 第72-74页 |
| 第四节 三种模型的应用场景分析 | 第74-78页 |
| 一、基于树增强朴素贝叶斯个人信用评价模型应用场景分析 | 第74-75页 |
| 二、基于马尔科夫毯个人信用评价模型应用场景分析 | 第75页 |
| 三、基于特征选择马尔科夫毯个人信用评价模型应用场景分析 | 第75-76页 |
| 四、大数据环境下的应用场景模型推荐 | 第76-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 第一节 文章总结 | 第78-79页 |
| 第二节 不足与展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在读期间科研成果 | 第88页 |
