信用作为社会中的良好品质,能够体现个人的诚信程度。在我们的交易平台中,通过信用来保障交易。拥有良好的信用,才能够获取更大额度的信用保障金、更大的授信权益。同时给买家和卖家一个授信指标用于参考,通过信用评级来进行安全可靠的交易。本文基于阿里巴巴B2B国际站的实际项目——诚信保障体系,完成一系列完善的,数据驱动的,用户信用评级的处理和分析等工作。本系统主要由数据采集、数据预处理、数据分析及监控、模型选择及训练和系统测试以及模型评价几个模块构成。数据采集模块实现了多种渠道的不同数据源的采集工作;数据预处理模块包括数据清洗、数据构建、数据归一化、格式化、数据校验等工作;数据分析及监控模块包括基于规则引擎的授信分析和数据实时监控等工作,数据监控模块保证数据实时性并实现了实时的数据反馈功能;模型选择及模型训练模块中包括模型选择和模型训练工作,我们将对应用场景进行分析并对比多个分类模型的优缺点,然后选择较为适合该应用场景的分类模型并阐述了模型训练的过程;测试及模型评价模块包括单元测试、模块测试和模型评价等工作,模型评价部分通过训练时间、分类准确率和训练集规模等多个方面对模型进行分析和评价。