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基于数据挖掘的用户缴费信用风险评估研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的快速发展和社会经济的不断发展，人们的生活越来越离不开电力，也就相应地产生了越来越多的用电需求。为了保证电力系统有序运行，电力部门会对用户的缴费记录进行监测和评估，以确定用户的信用风险，对于存在风险的用户做出适当的处理措施。因此，电力部门对于用户信用风险评估的需求越来越高。
传统上，电力部门对于用户信用评估主要依靠个人征信机构的信用报告和人工核查。但是随着大数据技术和数据挖掘技术的发展，电力部门可以利用电力系统中的大量数据，通过数据挖掘技术分析、挖掘和预测用户的缴费信息和信用风险。这种方法不仅可以增加用户的缴费意识，减少电力部门的损失，而且还能提高用户的满意度和忠诚度，从而实现双方的互利共赢。
因此，本文从数据挖掘的角度出发，研究用户缴费信用风险评估，建立基于数据挖掘的用户缴费信用风险评估模型。
二、研究目的
2.1研究电力用户的缴费行为和信用风险的关系，探索信用风险的影响因素。
2.2建立电力用户缴费信用风险评估模型，提高电力部门对于用户信用风险的判断能力。
三、研究内容和方法
3.1研究内容
（1）调查电力用户的缴费行为和相关信息，建立用户缴费记录的数据库。
（2）分析电力用户的缴费行为和信用风险的关系，探讨缴费记录与信用风险的关联性。
（3）运用数据挖掘技术，建立基于数据挖掘的用户缴费信用风险评估模型。
（4）利用建立的模型进行用户信用风险评估和预测。
3.2研究方法
（1）调查问卷法，对电力用户进行问卷调查，了解用户的缴费行为和相关信息。
（2）数据挖掘技术，运用聚类分析、决策树分析等数据挖掘算法，挖掘出电力用户缴费信息中潜在的关联规则，以及缴费行为与信用风险之间的关系。
（3）评估模型建立，根据研究结果建立基于数据挖掘的用户缴费信用风险评估模型。
（4）模型验证和优化，对于所建立的模型进行验证和优化，提高模型的预测准确度和稳定性。
四、预期研究结果
通过对电力用户的缴费记录进行数据挖掘和分析，可以建立基于数据挖掘的用户缴费信用风险评估模型，并且可以预测用户的信用风险，提高对用户信用风险的判断能力，为电力部门提供更准确的用户信用风险评估结果。同时，还可以挖掘出用户缴费行为与信用风险之间的关系，为电力部门提供更好的用户服务，提高用户的满意度和忠诚度。
五、进度安排
（1）调查电力用户的缴费行为和相关信息，建立用户缴费记录的数据库，2021-9至2021-11。
（2）分析电力用户的缴费行为和信用风险的关系，探讨缴费记录与信用风险的关联性，2021-11至2022-2。
（3）运用数据挖掘技术，建立基于数据挖掘的用户缴费信用风险评估模型，2022-2至2022-7。
（4）利用建立的模型进行用户信用风险评估和预测，2022-7至2022-9。
（5）论文撰写和答辩准备，2022-9至2023-1。
六、参考文献
[1]林涛,范业乔.基于数据挖掘的企业信用风险评估[J].智能系统学报,2015,10(4):497-501.
[2]陈锦煌.基于数据挖掘的银行信贷风险评估研究[D].成都:西南交通大学,2014.
[3]许世柏,王家兴.基于K-mean算法的电力用户用电与缴费特征分析[J].电力系统保护与控制,2016,44(19):164-169.