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面向高维度非均衡数据的个人信用风险评估集成模型研究
一、引言
随着信息时代的到来，个人信用风险评估在金融领域中显得尤为重要。然而，当前所面临的高维度非均衡数据问题，给个人信用风险评估带来了巨大的挑战。高维度数据意味着数据特征繁多，而非均衡数据则是指各类信用风险事件的发生频率不均等。因此，如何有效地处理高维度非均衡数据，建立精确的信用风险评估模型，成为当前研究的热点问题。本文将针对这一问题，开展面向高维度非均衡数据的个人信用风险评估集成模型研究。
二、研究背景与意义
随着互联网、大数据等技术的发展，个人信用风险评估数据呈现出高维化、非均衡化的趋势。这些数据包含了丰富的个人信息、消费行为、社交网络
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