借款描述与P2P网络借贷行为
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 P2P网络借贷理论基础 | 第11-13页 |
| 1.2.1 社会交换理论 | 第11页 |
| 1.2.2 信任理论 | 第11-12页 |
| 1.2.3 信息不对称理论 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第13-17页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 研究方法和技术路线 | 第18-19页 |
| 1.6 论文章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 研究假设和数据准备 | 第20-28页 |
| 2.1 研究假设 | 第20-21页 |
| 2.2 数据准备 | 第21-27页 |
| 2.2.1 拍拍贷平台介绍 | 第21-23页 |
| 2.2.2 拍拍贷网站数据采集 | 第23-25页 |
| 2.2.3 数据预处理 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章P2P网络借贷借款描述文本分析 | 第28-38页 |
| 3.1 文本预处理 | 第28-29页 |
| 3.1.1 文本分词 | 第28页 |
| 3.1.2 文本表示 | 第28-29页 |
| 3.2 借款标题主题模型 | 第29-33页 |
| 3.2.1 主题模型介绍 | 第30页 |
| 3.2.2 基于LDA的主题模型训练 | 第30-31页 |
| 3.2.3 借款目的识别结果 | 第31-33页 |
| 3.3 借款详情情感分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 情感分析介绍 | 第33-34页 |
| 3.3.2 人工情感标注 | 第34-35页 |
| 3.3.3 情感分类模型训练 | 第35页 |
| 3.3.4 情感分析结果 | 第35-36页 |
| 3.4 借款描述文本特征 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 借款描述对P2P网络借贷行为的影响 | 第38-55页 |
| 4.1 借款描述对借款成功率的影响 | 第38-44页 |
| 4.1.1 建立逻辑回归模型 | 第38-40页 |
| 4.1.2 逻辑回归模型结果分析 | 第40-44页 |
| 4.2 借款描述对借款所用天数的影响 | 第44-51页 |
| 4.2.1 建立负二项回归模型 | 第44-46页 |
| 4.2.2 负二项回归模型结果分析 | 第46-51页 |
| 4.3 借款逾期风险预测模型 | 第51-53页 |
| 4.4 借款描述对P2P网络借贷的启示 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
