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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王玙  刘东苏  李慧  
本文针对传统C/S数字图书馆模型的不足,提出一种基于语义的P2P数字图书馆模型。该模型把节点共享资源按其语义组织起来,具有相同语义资源的节点在逻辑上组成一个P2P网络,与该语义相关的查询在这个语义网络中最有可能得到快速准确的结果。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 黄婷  
以P2P网络为基础,提出一种基于缓存的分布式语义检索模型。当网络中某一节点的剩余负载能力达到一个阈值时,它将成为中心节点,并与周围的普通节点共同构成一个拓扑域。中心节点收集域中各普通节点上的资源信息列表建立索引缓存,并将索引缓存分发到域中各普通节点。同时,中心节点会为域中的热点资源建立内容缓存,存储在本地。域中每个节点都存有检索资源的路径信息,中心节点存储着热点资源,利用这些已有信息辅助检索,可以有效提高检索的命中率,降低资源消耗。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 赵捧未  郭利伟  
本文通过分析个人数字图书馆的特征和P2P网络模型,将P2P技术与个人数字图书馆中的知识组织研究结合起来,在分析P2P环境下个人数字图书馆虚拟社区形成特征的基础上,提出一种基于Su-per-P2P的个人数字图书馆虚拟社区知识组织模型的构建方法,并对此模型中的关键技术与服务进行了分析。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 秦春秀  赵捧未  窦永香  
针对对等网知识资源共享模式缺乏语义支持的不足,借鉴利用本体进行信息语义处理的方法,提出一种面向用户的对等网知识资源语义共享模型框架。该共享模型要求对等网中的对等节点具有相同的节点共享架构,该节点共享架构包含5个功能模块:本体管理模块、节点共享信息资源管理模块、用户模型管理模块、查询处理模块和邻接节点管理模块,并分析该框架模型的作用。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 马晓君  沙靖岚  牛雪琪  
研究目标:在大数据和互联网金融发展的背景下,依据个人信用,有效控制P2P项目的违约率以保证相关金融项目或平台的良好运营。研究方法:本文基于美国P2P平台Lending Club的海量真实交易数据,采用"多观测"与"多维度"两种数据清洗方式,运用2016年微软亚洲研究院提出的机器学习算法LightGBM,兼顾权威性和创新性地对平台内贷款项目的违约风险进行预测,并对不同数据清洗方法的结果进行比较。研究发现:基于多观测的LightGBM算法的预测结果最好,比Lending Club平台历史交易数据算的平均履约率提升了1.28个百分点,可减少约1.17亿美元的违约借款。研究创新:运用不同的数据清洗方式和较为前沿的机器学习算法(LightGBM)预测违约率。研究价值:在LightGBM算法得出违约率影响因素的结果基础上,可以明确Lending Club及广大P2P平台的改进内容和各国在该领域内发展完善的方向。
[期刊] 金融经济学研究  [作者] 徐荣贞  王华敏  
P2P网贷在中国呈现数量多、规模小的规模困境以及协作差、问题频发的监管困境。P2P网贷集群是通过互联网把网贷公司与技术先进的大数据公司、经验丰富的信用评级公司、资金雄厚的担保公司等在整个信息空间中跨区域跨行业的泛空间集聚,组成多个介于单一企业组织与完全市场化组织之间的"中间网络组织"。规范分析可以得出P2P网贷集群化可以有效解决规模问题和监管问题。基于超网络模型比较分析P2P网贷公司在规范集群状态和非规范状态在均衡条件下的交易利润,前者要高于后者,集群化能够产生集群剩余,P2P网贷集群化具有合理性。因此,可以通过P2P网贷集群化构建网贷行业有序发展的长效机制。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨蓬勃  王学勤  王雪萍  
文章在B-S期权定价模型的基础上,通过实证分析得出P2P平台分别对借款人和投资者利率定价的理论值。结果发现:实物期权理论在P2P网络借贷行业定价研究中具有适用性;根据实物期权理论模型实证结果得出的P2P平台手续费的收费标准与实际收费水平相一致。因此,投资者通过实物期权定价方法得出的期权价值可以作为其在P2P平台进行投资的标准。
[期刊] 当代财经  [作者] 巴曙松  侯鑫彧  张帅  
为完善P2P平台监管、避免平台风险,以网贷之家披露的3176家P2P平台为研究样本,遵循久期模型范式,通过研究P2P平台的生存规律得出结论:首先,P2P平台的风险并非一成不变,整体遵循先上升再下降的基本形态。其次,Cox比例风险模型显示,注册资本、注册地、股东背景、业务模式等均会显著影响P2P平台的死亡率;竞争风险模型显示,注册资本、第三方监管等协变量对P2P平台存活状态的影响是有明显差别的。最后,情境转换回归模拟显示,提高注册资本要求、强制进行客户资金第三方托管、禁止天标、强制要求风险准备金和强制进行第
[期刊] 金融与经济  [作者] 严武  冯凌秉  蒋志慧  孔雯  
本文利用大数据网络爬虫技术收集了网贷第三方网站平台的公开数据,利用机器学习模型对网贷平台的非法集资风险进行了预警研究,比较了传统机器学习方法(以逻辑回归和决策树模型为代表)与前沿机器学习模型(以随机森林模型和XGBoost模型为代表)在多个预测指标上的静态预警效能,并在动态预警框架下研究了网贷平台全生命周期内各模型的动态预警效果。研究表明,传统与前沿机器学习模型均表现出了优良的预警效果,传统模型的准确率略低于前沿模型,但决策树模型在重要检出率指标上的表现优于其他模型。在动态预警框架下,本文发现在平台全生命周期内,所采用机器学习模型的预警效果随时间的变化呈现波动上升并在2017年后缓慢下降的趋势。虽然该趋势与我国网贷行业的发展和监管现状相符,但也表明预警模型的使用者应积极寻找表外指标,进一步挖掘网贷平台的深层次指标以稳定预警效果。
[期刊] 财会通讯  [作者] 张强  张雪  陈志明  
本文针对目前网贷行业问题平台高发的趋势,结合国内P2P网贷行业的实际情况,建立P2P网贷公司风险评价指标体系。笔者考虑各指标子系统之间的模糊性和随机性,采用正态云模型实现风险指标定性与定量之间的映射,得出流动性、安全性和收益性各子系统的风险情况。最后,对2014年12月份全国时间加权成交量前100名的P2P网贷公司进行综合的风险等级划分并进行风险分析,为监管部门和投资者决策提供参考。
[期刊] 企业经济  [作者] 章宁  于成龙  王舞宇  
本文首先构建了P2P网贷平台上借贷双方之间的不完全信息动态博弈模型——"声誉模型",通过数理分析发现:在信息不对称的情况下,声誉机制能够约束P2P平台中理性借款人的行为,使其放弃违约带来的短期效益而选择守信带来的长期收益,同时发现借款利率、借款金额、借款期限、收益率、违约成本五个因素对借款人的逾期行为有影响。然后,利用拍拍贷交易数据,通过二元logistic回归,定量研究了这五个因素对借款人逾期行为的影响机制,其中,借款利率、借款期限与逾期率成正比;借款金额、借款收益率、违约成本与逾期率成反比。因此,本文建议:建立适合于我国的P2P平台信用体系和声誉机制;P2P平台应加强对用户信息的审核力度,加大对违约行为的处罚力度;优化利率设定机制。
[期刊] 商业经济研究  [作者] 王金良  
伴随网络的普及和发展,P2P电子商务逐步成为被大范围应用的贸易模式,其以数据为基准完成商务活动,但尚未有权威机构有能力监管该体系的操作,因而贸易点间的信任机制很微妙。本文在预判国内电子商务发展形势的基础上,完成基于声誉机制的P2P电子商务信任模型设计,最后给出仿真实验分析,完成参量设定和有效性解析。实验结果表明,本文设计的基于声誉机制的P2P电子商务信任模型能够较为准确地给出P2P电子商务过程中诚实评判和存在不良评判因子对服务机制的影响,能够预判信任模型的状态。
[期刊] 金融发展研究  [作者] 徐云松  
P2P网贷利率作为互联网金融市场价格体系核心,其溢出效应在很大程度上反映了互联网金融发展演进影响下的宏观经济运行状态。本文在系统回顾P2P网贷利率微观机制与宏观效应文献基础上,通过Granger因果关系检验并构建多元DCC-GARCH模型,实证分析了我国P2P网贷利率与正规金融市场利率的动态关联关系。研究发现:首先,P2P网贷利率波动具有聚集性特征,相对较高的利率水平并未明显改善非金融企业部门的融资困境;其次,Shibor基准利率对于P2P网贷利率与中债国债利率都具有引导作用,然而与中债国债利率存在双向溢出效应,且动态相关性更强,与P2P网贷利率仅存在单向溢出效应;第三,P2P网贷利率与中债国债利率动态关系不显著,表明我国正规金融市场与非正规金融市场之间仍然存在着结构失衡与人为分割;最后,本文从健全外部监管体制、完善内部运营机制两个层面提出针对性建议。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王亚民  赵显亮  
在Gnutella系统中,节点之间转发消息的方式是泛洪,这必然会导致网络拥塞。根据小世界理论,在基于非结构化的P2P网络中构建具有小世界特性的P2P网络,使得网络中的每个节点都维护一定数量的邻居节点作为短程连接,同时每个节点还要维护一些长程连接来提高文本检索效率和减少节点之间的通信开销。
[期刊] 上海对外经贸大学学报  [作者] 郑迎飞  陈晓静  罗龙文  
P2P网贷是近几年兴起的一种新型民间借贷模式,作为传统银行借贷的一个补充,P2P网贷的发展必须建立在投资者信任的基础上。该文首先基于P2P网贷的现状和信任理论建立P2P网贷的信任模型。然后遴选国内105家网贷平台的1072条网络借贷的数据进行实证研究,发现我国P2P网贷的投资者对网络借贷的信任首先是基于对平台的信任,其次才是对借款人的信任。平台的背景、资本实力、上线时间和抵押担保方式等均显著影响利率。借款人身份、借款期限、借款金额等对借款利率也产生影响。
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