基于社会网络大数据的贷款失联客户还款意愿修复的博弈-智能学习算法与应用

(1) Using the social network data analysis method, analysis of the loan loss of joint customer funds, connections, group relations, the establishment of the customer's failure of the disciplinary mechanism, early warning mechanism and multiple related principal linkage decision-making mechanism；(2) By using intelligent matching and web crawler technology, a depth search algorithm and a related graph width search algorithm are established to search and realize the missing customer's information matching, mining search and risk identification.；(3) Based on intelligent learning algorithm, study from the blind reasoning learning -- > uncertainty reasoning -- > learning fuzzy reasoning and learning -- > trustworthiness reasoning learning four learning process, the establishment of a four stage intelligent learning algorithm, loan of lost contact the customer's private information；(4) Based on the multiple game and the depth of the learning algorithm, repair of personal quality repair and repayment ability, based on a combination of loan repayment customers intend to repair the multiple game - God depth learning algorithm to solve customer loan repayment willingness to repair；(5) Construction of the loan loss to the customer social network data's management and decision support platform, to manage loan customer information, provide support for decision making；(6) Establishing the theory, method, model, algorithm and application research system, to fill the blank of the research field in our country.

(1)利用社会网络大数据分析方法，分析贷款失联客户资金关系、人脉关系、群组关系；建立客户失联的惩戒机制、预警机制和多关联主体联动决策机制；(2) 利用智能匹配和网络爬虫技术，建立失联客户决策树深度搜索算法和关联图宽度搜索算法，实现对失联客户风险目标的信息匹配、挖掘搜索与风险识别；(3)基于智能学习算法，,研究从盲目推理学习-->不确定性推理学习-->模糊推理学习-->可信度推理学习的四个学习过程， 综合建立四阶段智能学习算法，研究贷款失联客户的私有信息；(4) 基于多重博弈和深度学习算法，研究个人品质和还款能力的修复，组合建立贷款客户还款意愿修复的多重博弈-神深度学习算法，解决贷款客户还款意愿修复；(5) 构建贷款失联客户社会网络大数据管理与决策支持平台，管理贷款客户信息，提供查找修复决策支持；(6) 建立贷款失联客户还款意愿修复的理论、方法、模型、算法与应用研究体系，填补该研究领域的空白

(1)利用社会关系网络大数据分析方法和人工智能分析方法等，分析贷款失联客户资金关系、人脉关系、群组关系、移动社交网络关系、资金网格关系、C2VP2C模式关系、多网络平台关系等；建立贷款客户失联的惩戒机制、预警机制、还款意愿修复和多网络平台决策机制；.(2)基于静态博弈和演化博弈的理论与方法，扩展研究互联网金融贷款平台与市场监督机制的静态博弈和演化博弈的条件策略，目的是规范互联网金融贷款平台的合规经营，以防平台造假欺诈，卷款跑路和造成平台失联。.(3)构造贷款失联客户的线上社会关系网络和线下社会关系网络，建立贷款失联客户的社会声誉损失模型，对贷款失联客户的声誉损失进行预测预警；进一步研究互联网金融贷款平台的声誉评价模型，研究互联网金融贷款平台的投资风险价值，用以挖掘失联平台，防止投资者投资失误和损失。.(4)利用信息匹配和智能技术，构造贷款失联客户的移动社交网络，建立基于移动社交网络的贷款失联客户关系紧密度循环查找算法；建立基于贷款失联客户关系紧密度的多网联合搜索算法；构造贷款失联客户的移动社交同心圆簇网络，建立基于移动社交同心圆簇网络的贷款失联客户顺序队列链查找算法，用以实现对贷款失联客户风险目标的信息匹配、搜索挖掘、风险识别与追踪查找；.(5)基于系统动力学方法，研究互联网金融贷款平台的信用状况子、还款能力和还款意愿三个子系统之间的系统动力学效应和相互作用反馈；基于统计学的条件概率计算方法，研究贷款客户个人品质的信用评级方法和个人品质的条件转移概率；.(6)基于智能学习算法,研究从盲目推理学习-->不确定性推理学习-->模糊推理学习-->可信度推理学习的四个学习过程，通过分析贷款失联客户的多网资金帐户（银行帐户、支付宝帐户、微信帐户等），综合建立四阶段智能查找学习算法，研究贷款失联客户还款愿意博弈-智能算法；.(7)通过本项目的研究，建立贷款失联客户还款意愿修复和查找的理论、方法、模型、算法与应用研究体系，填补该研究领域的空白。

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