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Mining Association Rules of Credit Card Delinquency of Bank Customers in Large Databases
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  • Mining Association Rules of Credit Card Delinquency of Bank Customers in Large Databases
  • Mining Association Rules of Credit Card Delinquency of Bank Customers in Large Databases
저자명
Lee. Young-Chan,Shin. Soo-Il
간행물명
한국 지능정보시스템학회논문지
권/호정보
2003년|9권 2호|pp.135-154 (20 pages)
발행정보
한국지능정보시스템학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Credit scoring system (CSS) starts from an analysis of delinquency trend of each individual or industry. This paper conducts a research on credit card delinquency of bank customers as a preliminary step for building effective credit scoring system to prevent excess loan or bad credit status. To serve this purpose, we use association rules as a rule generating data mining technique. Specifically, we generate sets of rules of customers who are in bad credit status because of delinquency by association rule mining. We expect that the sets of rules generated by association rule mining could act as an estimator of good or bad credit status classifier and basic component of early warning system.