TY -的A2 - Chen Miaochao AU - Li Shuanbao盟,刘小燕盟- Li Chengfei PY - 2022 DA - 2022/01/29 TI -风险预测模型研究基于云计算的互联网金融SP - 2803934六世- 2022 AB -互联网的快速发展,传统的网络金融风险预测方法不再能满足个人和企业的需求,因此,云计算的概念应运而生。云计算已经破坏了传统金融风险预测方法,已被广泛研究和应用的分布式的、动态的和自主的特征。如何高效、合理安排云数据中心的资源,提高财务风险预测的准确性是当前研究的重点。如何量化金融风险和金融风险预警是一个迫切需要解决的问题。云计算的框架下,本文结合了特征提取和数据权重研究用户的基本属性数据和大量的下载应用程序类型。之后,线性回归与惩罚是用于构造预测模型来提高破产。客户违约的判断的准确性可以实现局部优化,以提高客户隐藏的风险的预测和控制商业银行贷款和大大减少银行贷款的违约风险。SN - 2314 - 4629 UR - https://doi.org/10.1155/2022/2803934 - 10.1155 / 2022/2803934摩根富林明数学杂志PB - Hindawi KW - ER