| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构与创新处 | 第12-14页 |
| 2 互联网现金贷风控研究 | 第14-19页 |
| 2.1 现金贷平台的发展现状 | 第14-17页 |
| 2.2 现金贷行业存在的问题和风险 | 第17-19页 |
| 3 理论基础 | 第19-31页 |
| 3.1 社交网络和社区发现算法介绍 | 第19-23页 |
| 3.2 机器学习算法介绍 | 第23-31页 |
| 4 实证研究与分析 | 第31-53页 |
| 4.1 数据描述 | 第31-33页 |
| 4.2 社交网络的构建和社区发现 | 第33-38页 |
| 4.3 特征工程 | 第38-43页 |
| 4.4 模型结果对比 | 第43-48页 |
| 4.5 模型评估 | 第48-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53-54页 |
| 5.2 不足与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59-66页 |
| 在校期间发布论文清单 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |