基于机器学习的P2P网贷平台信用违约预测模型
使用平台提供的借款人信息（年龄、收入、历史信用等）和借款信息，构建一个二分类模型来预测借款人是否会违约。重点解决类别不平衡问题和模型可解释性。
逻辑回归、随机森林、XGBoost、SMOTE过采样、模型评估（AUC, KS, F1-Score）。
- 生成模拟数据集。
- 数据预处理（缺失值处理、编码、标准化）。
- 应用SMOTE处理类别不平衡。
- 构建逻辑回归、随机森林和XGBoost模型。
- 评估模型性能（AUC、KS、F1-Score等）。
- 实现模型可解释性分析（如SHAP值）。
- 保存和展示结果，包括图表和评估指标。
比如：基于分层架构的图书管理系统设计与实现
// 用户管理模块接口示例
public interface UserService {@ApiOperation("用户注册")Result<UserDTO> register(@Valid @RequestBody RegisterRequest request);@ApiOperation("修改密码")Result<Void> changePassword(@RequestHeader String token, @Valid @RequestBody PasswordChangeRequest request);
}// 图书借阅模块实现
@Service
public class BookBorrowServiceImpl implements BookBorrowService {@Autowiredprivate BookRepository bookRepository;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public Result<BorrowRecordDTO> borrowBook(Long userId, String isbn) {// 1. 校验图书状态Book book = bookRepository.findByIsbn(isbn).orElseThrow(() -> new BusinessException("图书不存在"));// 2. 最佳适应算法分配副本BookCopy copy = selectOptimalCopy(book);// 3. 创建借阅记录BorrowRecord record = new BorrowRecord();record.setUserId(userId);record.setCopyId(copy.getId());record.setBorrowTime(LocalDateTime.now());record.setDueTime(calculateDueTime(userId));// 4. 更新库存状态copy.setStatus(BookCopyStatus.BORROWED);bookRepository.saveCopy(copy);return Result.success(BorrowRecordConverter.convert(record));}
}核心表结构
-- 图书表
CREATE TABLE `book` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`isbn` varchar(20) NOT NULL COMMENT '国际标准书号',`title` varchar(100) NOT NULL COMMENT '书名',`author` varchar(50) NOT NULL COMMENT '作者',`publisher` varchar(100) NOT NULL COMMENT '出版社',`publish_date` date DEFAULT NULL COMMENT '出版日期',`category_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '分类ID',`total_copies` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '总副本数',`available_copies` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '可用副本数',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `idx_isbn` (`isbn`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;-- 借阅记录表
CREATE TABLE `borrow_record` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',`copy_id` bigint NOT NULL COMMENT '图书副本ID',`borrow_time` datetime NOT NULL COMMENT '借出时间',`due_time` datetime NOT NULL COMMENT '应还时间',`return_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '实际归还时间',`status` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态：0-借出中 1-已归还 2-逾期',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_user` (`user_id`),KEY `idx_copy` (`copy_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;智能推荐算法
// 基于协同过滤的图书推荐
public List<BookDTO> recommendBooks(Long userId, int limit) {// 1. 获取用户历史借阅记录List<BorrowRecord> records = borrowRecordRepository.findByUserId(userId);// 2. 计算图书相似度矩阵Map<Long, Map<Long, Double>> similarityMatrix = calculateBookSimilarity();// 3. 生成推荐列表return records.stream().flatMap(record -> {Long bookId = record.getCopy().getBookId();return similarityMatrix.getOrDefault(bookId, Collections.emptyMap()).entrySet().stream().filter(e -> !hasBorrowed(userId, e.getKey())).sorted(Map.Entry.<Long, Double>comparingByValue().reversed()).limit(limit);}).map(this::convertToDTO).collect(Collectors.toList());
}并发控制机制
// 使用Redis实现分布式锁
public class RedisDistributedLock {private final StringRedisTemplate redisTemplate;public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime) {Boolean success = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, expireTime, TimeUnit.SECONDS);return Boolean.TRUE.equals(success);}public boolean releaseLock(String lockKey, String requestId) {String value = redisTemplate.opsForValue().get(lockKey);if (requestId.equals(value)) {return redisTemplate.delete(lockKey);}return false;}
}// 在借阅服务中使用
@Transactional
public Result<Void> borrowWithLock(Long userId, String isbn) {String lockKey = "lock:book:" + isbn;String requestId = UUID.randomUUID().toString();try {if (!redisLock.tryLock(lockKey, requestId, 10)) {throw new BusinessException("操作频繁，请稍后再试");}// 核心借阅逻辑return borrowBook(userId, isbn);} finally {redisLock.releaseLock(lockKey, requestId);}
}