[发明专利]网络小额贷款中借款项目与出借人的双向匹配推荐方法

说明书

本发明公开了一种网络小额贷款中借款项目与出借人的双向匹配推荐方法，该方法采取了将两个不同的推荐方法整合为一体的随机游走网络。并且，在出借人方面，为了提高项目推荐的准确度和效果，本发明将随机游走网络的输出结果作为一个考虑风险与收益的优化模型的输入，由优化模型二次筛选出借款项目组合。采用该方法可以改善网络小额贷款平台的用户体验，提高效率。

技术领域

本发明涉及推荐系统算法和互联网金融应用领域，尤其涉及一种网络小额贷款中借款项目与出借人的双向匹配推荐方法。

背景技术

网络小额贷款是一种新兴的贷款方式，通常发生于个人对个人(Peer-to-peer，P2P)借贷平台。网络小额贷款亦指P2P贷款，二者表示同一个概念。由于P2P贷款中所有的服务流程都是在线完成的，因此P2P平台的运营成本低于传统金融机构，同时，借款人可以以较低的利率筹集到钱，而出借人也能获得更高的回报。近年来，P2P贷款平台在国内外的发展都十分迅速。国外代表性的平台有Prosper、LendingClub等，国内则有人人贷、红岭创投等平台。图1形象地展示了网络小额贷款的交易流程。具体地，借款人(Borrower)首先在平台上发布一个借款项目，包含借款目的、借款金额、以及借款人的信用信息；在借款的周期内，不断有出借人(Lenders or Investors)选择是否出借一定的款项给借款人/借款项目。筹资完成后，如果借款项目能够收到足够的资金，那么整个的项目借款交易有效，之后借款人通过平台将本金和利息分期还款给出借人。

在借款项目筹集资金的过程中，存在两方面的核心问题。对于借款项目来说，如何找到潜在的出借人，完成资金筹集是最关键的；而对于出借人来说如何找到满足他们偏好的项目，同时，能够最小化出借的风险是他们所最关心的。然而，目前还没有较为有效的技术方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种网络小额贷款中借款项目与出借人的双向匹配推荐方法，通过双向推荐的方式达到借款人与出借人双赢的结果，改善了网络小额贷款平台的用户体验，提高了效率。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种网络小额贷款中借款项目与出借人的双向匹配推荐方法，包括：

分别建立借款项目数据库与出借人数据库，并根据借款项目与出借人的交易记录建立交易记录数据库；

利用借款项目数据库与出借人数据库分别对应的建立借款项目特征画像和出借人特征画像；

利用交易记录数据库中的借款项目与出借人的投资交易关系建立项目与出借人的二部图，并在建立的二部图执行随机游走，直至迭代收敛，获得出借人最终推荐列表与借款项目初步推荐列表；

根据借款项目特征画像和出借人特征画像建模出借人的投资情境，并结合所述借款项目初步推荐列表，来获得借款项目最终推荐列表。

所述利用借款项目数据库与出借人数据库分别对应的建立借款项目特征画像和出借人特征画像包括：

借款项目特征画像包括对当前借款项目的风险和收益的评估值，借款项目的收益评估值直接由利率决定，而风险评估值则通过预训练的逻辑斯蒂回归模型计算；借款项目特征画像用向量表示为：其中表示借款项目的收益评估值，表示借款项目的风险评估值；通过预训练的逻辑斯蒂回归模型f(.)计算

其中，B是向量的系数；

出借人特征画像包括风险承受能力与期望收益；出借人的期望收益与风险承受能力，将通过其过往的投资偏好计算得到；出借人特征画像用向量表示为其中，P_i^u表示出借人的期望收益，表示出借人的风险承受能力；计算公式如下：

其中，Si表示出借人之前投过的并且已经结束还款的项目集合，a_ij表示投资的权重。