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    清华大学-腾讯联合实验室研究团队获ICME2014最佳论文奖

    当今社会飞速发展,人们既生活在现实空间,又遨游在网络世界,社交网络中的位置信息逐渐成为了连接现实与网络的桥梁,在移动互联网的各项服务中发挥越来越重要的作用,同时也释放了社交网络解决现实世界重大问题(如流感暴发预测,公共安全防控等)的潜在能量。 然而根据统计,社交网络中仅有10%左右的用户标注了居住地信息,如何基于少量已知用户位置信息对大部分未知用户的位置信息进行精准推测,是基于位置的社交网络服务亟需解决的基本难题。 联合实验室青年骨干崔鹏博士的这项研究,充分利用了社交网络中的用户社交关系、文本和图像内容、以

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    【应用】揭秘互联网金融的大数据风控

    大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历

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    【钱塘号专栏】揭秘互联网金融的大数据风控

    大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历、工

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