数据挖掘■AI研习丨优秀博士学位论文：面向互联网金融微观对象的数据挖掘 |美好，一直在身边|人工智能|投资|

摘要
近些年，互联网金融市场的蓬勃发展对传统金融行业造成了巨大冲击；与此同时，互联网金融市场中积累的海量用户和交易数据为研究智能化、个性化、精准化的服务提供了支持。本文通过大数据驱动的研究方法，分别针对互联网金融平台中的参与三方——用户、金融产品和市场管理进行了系统性的研究。在真实互联网金融数据上的实验结果验证了本研究中所提出方法的有效性。
关键字
互联网金融；微观对象；数据挖掘；行为分析；推荐系统
0引言
互联网金融是指传统金融机构或者互联网企业利用互联网等信息技术实现资金融通、支付、投资和信息中介等服务的新型金融业务模式。互联网金融是目前金融科技（Fintech）领域的重要形态和研究对象之一。相比于传统金融，互联网金融具有效率高、成本低、范围广、操作方便等优势。但是，互联网金融模式也在一定程度上造成了金融市场门槛降低、市场流动性增大，以及监管困难等问题。
互联网金融市场的易变性和业务复杂性对传统经济学、金融学的研究范式提出了挑战。与此同时，互联网金融市场中积累的海量用户和交易数据，也为研究者深入探索互联网环境下金融市场的潜在价值，解决互联网金融市场中存在的问题，开发大数据驱动的智慧金融服务带来了全新的机遇。
基于以上背景，本文调研了互联网金融的现状，并采用数据驱动的研究方法对互联网金融市场的主要微观对象（用户、产品和市场管理）分别开展了研究工作。本文主要工作与贡献可以概括如下：在用户方面，进行了智能投顾方法研究。具体地，针对用户如何选择借贷项目的问题，分别提出了基于风险管理的投资推荐方法和基于多目标优化的组合选择方法。
在金融产品方面，进行了产品和市场的建模与分析研究。具体地，针对互联网金融产品和市场动态，分别提出了层次时间序列预测方法和基于隐马尔可夫模型的市场状态建模方法。
在市场管理方面，进行了用户生命周期管理研究。具体地，针对微观用户流动性，提出了面向交易行为和用户流失的联合生存分析方法。
1 智能投顾方法研究
1.1 基于风险管理的投资推荐方法
在互联网金融市场中，用户面对纷繁多样的金融产品，难以做出高效的投资理财决策。为帮助用户投资决策，可以给每个投资用户生成个性化推荐。
针对互联网金融市场，本文提出了基于风险管理的投资推荐方法，如图1所示。该方法对每一个投资者配备个性化投资推荐组合，使其能够匹配用户的个性化偏好，并且达到降低风险的目的。具体来说，研究中首先提出了产品和投资者画像建模方法，并在此基础上，通过同时考虑投资者经验和偏好解决“选择哪些产品”的问题。进一步，根据投资组合理论，将投资者当前已经持有的投资产品纳入考虑，设计优化过程对每个候选推荐产品进行权重分配，达到最小化投资者风险的目的。

本文插图
为评估所提出的方法，本文在Prosper数据集上进行了大量实验，结果表明所提出的方法能够在满足用户偏好的同时，提高用户的投资收益。
1.2 基于多目标优化的投资组合选择方法
事实上，用户在实际投资决策中的考虑非常复杂，并且会受到平台交易机制的影响。目前，很多互联网金融平台（特别是一些网络借贷平台）采用基于拍卖的交易机制。在这类平台上，理性用户在投资决策过程中往往追求多种目标，例如风险（产品违约概率）和交易效率（产品成功融资概率和投标中标概率）等。另外，很多用户在投资中会同时选择多个产品作为组合投资。
针对这类市场，本文提出了一种基于多目标优化的组合选择方法，如图2所示。该方法能够在满足出借人利率偏好的基础上，同时最小化投资风险（产品违约概率）和最大化交易效率（成功融资概率、中标概率）。具体地，研究中首先识别出当前市场中的活跃出借者，作为后续选择服务的目标客户。然后，从三个目标维度对拍卖中的借款产品进行评估。本工作中同时构造了借款产品的静态和动态特征，并且采用梯度提升决策树（GBDT）融合静态和动态特征，提高评估预测效果。最后，给定识别出的活跃出借用户和评估后的产品，设计两种产品组合选择策略，即加权目标优化策略和多目标优化策略。加权目标优化策略利用一个目标权重向量将多个目标整合为单一目标，然后给每个出借人推荐在该目标下唯一的最优借款产品组合。而多目标优化策略则同时优化多个目标，并且得到每个出借人在基于帕累托最优情况下的借款产品组合解集。具体地，基于多目标优化的组合选择策略如下。