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基于生成对抗网络的城市信用数据增强与模型训练研究1

基于生成对抗网络的城市信用数据增强与模型训练研究

摘要

随着我国社会信用体系建设的深入推进，城市信用数据作为信用评估的核心资源，

其质量与数量直接影响信用模型的准确性和可靠性。然而，当前城市信用数据存在样

本不平衡、特征维度高、数据稀疏等问题，严重制约了信用评估模型的性能。本研究

提出基于生成对抗网络(GAN)的城市信用数据增强方法，通过构建适用于信用数据的

GAN架构，生成高质量的合成信用数据，有效扩充训练样本集。研究采用条件生成对

抗网络(CGAN)和深度卷积生成对抗网络(DCGAN)相结合的技术路线，针对信用数

据的混合型特征(数值型、类别型、时序型)进行专门设计。实验结果表明，该方法能

够显著提升信用评估模型的AUC值(提升约812%)，降低误判率(降低约1520%)，为

城市信用体系建设提供了新的技术路径。本研究不仅丰富了GAN在金融领域的应用场

景，也为解决信用数据稀缺问题提供了创新性解决方案。

关键词：生成对抗网络；数据增强；城市信用；信用评估；深度学习

引言与背景

1.1研究背景与意义

城市信用体系建设是我国社会治理现代化的重要组成部分，也是优化营商环境、提

升城市治理能力的关键抓手。根据《社会信用体系建设规划纲要年)》要求，

截至2020年底，我国已基本建成以信用为基础的新型监管机制。然而，在实际应用中，

城市信用数据的”质”与”量”问题日益凸显。据《中国城市信用发展报告(2021)》显示，全

国657个城市中，仅有32%的城市建立了较为完善的信用数据采集机制，且数据质量

参差不齐。

从技术层面看，信用数据具有以下特点：一是样本不平衡，优质信用样本与失信样

本比例严重失衡(通常为10:1至20:1)；二是特征维度高，单个信用主体涉及数百个特

征变量；三是数据稀疏性，部分关键特征缺失率高达30%以上；四是时序性强，信用

行为随时间动态变化。这些特点导致传统机器学习方法在信用评估中面临过拟合、泛化

能力差等挑战。

生成对抗网络(GAN)作为深度学习领域的前沿技术，在数据生成方面展现出独特

优势。通过GAN生成的合成数据，能够在保持统计特征一致性的前提下，有效扩充训

练样本集。本研究将GAN技术引入城市信用数据增强领域，不仅具有重要的理论价值，

更具有广阔的应用前景。

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1.2国内外研究现状

在国际研究方面，GAN最早由Goodfellow等人在2014年提出，最初应用于图像

生成领域。近年来，GAN在金融领域的应用逐渐增多。例如，美国Experian公司利

用GAN技术生成合成信用卡交易数据，用于欺诈检测模型训练；英国巴克莱银行采

用GAN生成客户行为数据，提升风险评估模型性能。根据IEEEXplore数据库统计，年间，GAN在金融领域的相关研究论文数量年均增长35%。

国内研究起步稍晚但发展迅速。清华大学金融科技研究院在2021年发布的《中国

金融科技发展报告》中指出，基于GAN的数据增强技术已成为金融科技领域的研究热

点。蚂蚁金服、京东数科等企业已开始探索GAN在信用评估中的应用。据中国知网数

据显示，2022年国内关于”GAN+信用”的研究论文数量同比增长68%，但系统性研究

仍较为缺乏。

现有研究存在以下不足：一是对信用数据的混合型特征处理不够完善；二是缺乏针

对城市信用场景的专门设计；三是生成的合成数据质量评估标准不统一。本研究将在这

些方面进行创新性探索。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是：构建适用于城市信用数据的GAN架构，开发高效的数据增

强方法，提升信用评估模型的性能。具体包括：

1.设计针对混合型信用特征的GAN输入编码方法

2.开发基于条件约束的信用数据生成算法

3.建立合成信用数据质量评估体系

4.验证数据增强对信用评估模型的提升效果

研究内容涵盖理论分析、算法设计、实验验证三个层面。理论层面将深入分析信用

数据的统计特性与GAN的生成机理；算法层面将设计专门的网络结构和训