基于网络图谱的企业社交行为分析与信用评价方法研究

With the widespread application and development of the Internet, social media, and big data, corporate social information on the Internet (customer reviews and online word of mouth, data disclosure, online transactions, network interaction, etc.) has become an important source of credit evaluation. This project intends to build a corporate network graph by analyzing social behaviors of corporate on the Internet, and proposes a corporate social behavior network graph and credit evaluation method for credit analysis in the Internet environment. The methods and ideas to be proposed are: build a corporate social behavior graph based on social network analysis methods; design Internet data mining algorithms and tools, and propose new methods for data collection, analysis and identification, filtering and extraction for corporate credit evaluation, and form an experimental databases of corporate social credit evaluation; based on the data analysis methods of clustering, data envelope analysis, Apriori association algorithms, and support vector machine, etc., propose the method for identifying the influential factors on corporate credit evaluation in the Internet environment; integrate the traditional credit index system, construct the corporate credit evaluation index system and the evaluation method, which match the needs of network big data; by integrating with the actual cases of corporate application, put forward relevant policy recommendations, provide references to Chinese governments on corporate credit policy formulation.

随着互联网、社会化媒体、大数据的广泛应用和发展，企业在互联网上的社交信息（客户评论与网络口碑、数据披露、在线交易、网络交互等）已经成为信用评价的重要来源。本课题拟通过企业在互联网上的社交行为分析，构建企业社交关系图谱，挖掘企业在网络上的信用数据，提出面向信用分析的企业社交行为网络图谱和信用评价方法。拟采用的方法和思路是：基于社会网络分析方法，构建企业社交行为图谱；设计互联网数据挖掘算法和工具，提出企业信用评价数据采集、分析与识别、过滤与萃取等新方法，形成企业社交信用评价实验数据库；通过聚类、数据包络分析、Apriori关联算法、支持向量机等方法进行数据分析，提出互联网环境下的企业网络社交信用评价影响因素识别方法，融合传统征信的指标体系，构建适合网络大数据需求的企业信用评价指标体系和评价方法；结合案例企业进行实际应用，并提出相关政策建议，为我国政府决策和企业征信应用提供决策参考。

课题基于典型电商平台企业用户的社交行为轨迹构建了相应的社交网络图谱，通过分析社交网络的特点和节点属性，提出了影响企业信用的社交因素；采用社会网络分析法量化企业的社交网络特征，探究其对企业信用的影响机理，建立了企业违约行为的影响模型，建立了社会信用背景下的企业信用评价指标体系。建立同伴社交网络对农村家庭借贷行为的影响模型，为信用监管部门政策制定提供理论依据和针对性的建议。.研究成果在京东、阿里巴巴、新浪微博、湖北新合作等国内电商企业或组织得到应用和验证。产生包括ISR、IJPR等各类成果50余项，做大会特邀主旨报告7次，分组报告20余次。研究成果通过权威第三方鉴定，达到国内先进水平。培养博硕研究生8名。.在影响企业信用行为的社交因素方面，利用python工具的等采集网页信息，设计算法程序，建立了企业社交图谱、信用词库。使用度中心度、中介中心度、临近中心度这三个社交网络指标衡量社会资本。将企业社交活动、社会资本理论和信用整合为一个综合模型。通过网络数据分析，研究发现，通过分析企业的社交网络活动，如：发帖、评论、提问、回复等数量与企业的信用紧密相关，企业的社交网络中心性在二者之间起到了部分中介的作用。这是因为企业的社交活动是积累和获取社会资本的方式，即提升企业的网络中心性。基于羽毛效应，社会资本越多的企业信用可能越好。此外，社交网络特征，如网络密度、规模和中心性也会约束企业的违约行为，这是社交网络内社会规范的约束力形成的。.在社会信用背景下的企业信用评价方面，通过分析企业社交图谱，构建了包括企业信用能力、信用行为、信用理念和信用口碑四个维度的企业信用评价体系。信用行为在社会信用评价体系中的占比最大，其次是信用能力和信用口碑、信用理念。在信用口碑中，网络口碑是其重要的衡量指标。同时结合同伴社交网络对农村家庭借贷行为的影响机理进行研究，发现农村家庭借贷渠道选择中存在显著正向的同伴效应。