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1. 毕业设计（论文）主要内容：
P2P网络借贷是一种不需要以银行等传统金融机构为中介，借贷双方直接通过网络平台交易的无担保借贷，借款人可以以低于银行贷款利息快捷方便借到钱而放款人可以获得高于银行存款的利息，然而如何进行风险管控，减少贷款人不守约带来的风险影响是需要重点研究的问题。本课题以P2P网络借贷平台Prosper为例，挖掘分析违约客户的特点以及根据历史数据建立预测模型对客户进行违约预测，为信贷提供科学支持。
研究内容应包含以下几个方面：
1.学习并熟练掌握Python、JavaScript语言；
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要；
2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细）；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
[1]张丽霞. 基于机器学习算法的网络借贷信用风险预测模型研究[D].兰州大学,2019.
[2]Jing Zhou,Wei Li,JiaxinWang,Shuai Ding,Chengyi Xia. Default prediction in P2P lending fromhigh-dimensional data based on machine learning[J]. Physica A: StatisticalMechanics and its Applications,2019,534.
[3]Fahmida E. Moula,ChiGuotai,Mohammad Zoynul Abedin. Credit default prediction modeling: anapplication of support vector machine[J]. Risk Management,2017,19(2).
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