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“互联网+”的概念与技术给现代社会带来了革命性的影响，IT（信息技术）到DT（数字科技）的转变正在席卷全球。互联网金融作为其中最重要的一种创新模式，高涨了普通大众投资热情的同时，也集中爆发了诸多严重问题，使得国家开始高度重视互联网金融的发展，已经连续四年将互联网金融写入了政府工作报告，而今年开始风险成为了重要议题。在互联网金融的几种模式中，P2P网贷行业在2015年、2016年中获得了井喷式的增长，同时也产生了许多风险性问题，引起了各界人士的广泛关注。如何防范风险成为了行业发展的重中之重。风险防范不仅仅涉及监管部门，更重要的是平台自身和广大投资者。基于此，本文尝试从用户角度出发，利用网络科学理论与技术针对互联网金融及其风险的识别、度量问题，综合运用数据处理、模型构建、仿真计算和实证研究等方法对“互联网金融的网络分析理论与风险度量研究”展开创新性的研究工作，以期为投资人和监管部门提供风险控制的参考意见。 首先，本文通过编写爬虫程序获取了网贷之家上的全量平台相关数据及用户评论数据。经过数据处理后共选取1528个P2P借贷平台作为节点，由用户针对多个平台都进行评论而建立的平台之间的关系36629条做为连边，构建了基于用户评论的互联网金融借贷平台复杂关系实证网络，进行宏观特征分析。对网络进行整体分析后发现，该网络具有无标度特性，度分布服从胖尾分布，同时网络密度为0.031，符合大规模网络的稀疏性特征。 其次，本文选择了四种经典的非重叠社团发现算法对上述实证网络进行社团自然划分。通过对比模块度和集聚系数两个指标，最终采用Blondel算法对网络进行社团划分并进行实证结果分析。在对社团发现结果进行分析的过程中，发现有四个指标——“平台预期收益率、平台保障模式、平台注册资本及平台特征”在社团内和社团间具有明显的共性和差异性，而另外三个指标——“平台运营时长、平台注册地及平台背景”在社团间区分度不大。这一研究找出了互联网金融借贷平台的社团结构及社团间的共性特征，并据此可以推测投资者在选择平台时会多关注上述四个指标。该结论对于监管层、平台自身以及投资者都具有十分重要的实践意义。 接着，本研究在以往研究的基础上，重新设计了识别网络关键节点的规则，提出一个包括了网络结构、传染概率和时间的衡量网络中节点重要性的指标——动态敏感中心性指标，从微观角度进行网络分析。该指标在不同结构网络中，运行不同时间步长和设定不同传染概率参数情况下，表现都比传统的四个衡量指标要好——度、介数中心性、接近度中心性和特征向量中心性，无论是实际社交网络或者是大规模仿真实验中，动态敏感中心性指标的具体表现是Kendalls tau系数值在0.95以上。 最后，通过分析不良资产在互联网金融行业的形成机制以及互联网金融借贷平台一般的操作流程，尝试构建了三层双向闭环的互联网金融不良资产风险模型。之后为每一层（投资人-互联网借贷平台-借款人）建立各自的收益最大化方程，并通过变分不等式求解超网络模型。在给出一个算例试验之后，进行了仿真计算，发现如果平台自身在回款投资渠道方面加大投资成本，那么平台的预期回款率也会高一些;如果借款成交量有微小变化，则会引起平台预期回报率较大的变动，解释了很多互金借贷平台使出浑身解数吸引投资客户，而疏于管理风控系统以及贷款审查，造成了不良贷款的产生，也为不良资产的处置增加了压力。 相比较以往前人的研究成果，本文研究工作可能的创新之处有: 1.建立了以用户评论关系为连边的互联网金融借贷平台复杂关系网络，从宏观视角分析网络的基本属性。 以往的金融复杂网络研究，大多都是以银行等实体金融机构作为节点，这些金融机构之间的某种关系（如拆借关系）作为连边而构建网络进行分析，其中存在最大问题在于这种关系的数据难以获得，实证研究较少。本文经过细致研究用户在互联网金融借贷平台的评论信息数字痕迹，利用信息技术进行了数据爬取、清洗、挖掘和探索，创新性地构建了以P2P借贷平台为节点，以用户在多家平台进行评论构成的联系作为连边的基于用户评论的互联网金融借贷平台复杂关系实证网络。通过对该网络结构分析和动态研究，发现用户对P2P借贷平台热衷讨论的程度以及平台之间的关系强度，从而为潜在投资者初步认识P2P借贷平台的风险属性提供了一个新的视角。这是本文在研究视角上的创新所在。 2.进行了互联网金融借贷平台关系网络的社团发现实证研究，从中观视角探索互联网金融借贷平台之间的特性。 构建了实证网络之后，本文将网络科学中的社团发现引入到互联网金融风险度量研究中，目的是从中观层面发现多家平台之间因更加紧密的连接而存在的共同性质或者差异特性，这样具有更高的可观测性，利于研究者们进行后续研究，同时为投资者缩小选择范围、监管部门高效管理全国多数的互联网金融提供了参考意见。 3.提出了一个考虑传染概率和时间的节点重要性度量方法，从微观角度识别互联网金融借贷平台的潜在风险影响力。 识别网络中关键节点研究是网络科学的重要问题之一。在不同结构的网络中，寻找合适的重要性度量方法是一项有意义的工作。本文提出的具有动态敏感性的方法，在具体计算时考虑了除了网络结构以外的信息——传染概率和时间属性，比其他计算方法结果都要稳定且更加接近真实值。无论是在随着集聚系数变化的动态网络中还是实证静态网络，该方法计算结果都能较好地反映出各个平台潜在风险的影响力排名。 4.构建了三层双向闭环的互联网金融借贷平台超网络模型，以不良资产为具体切入点，从多层网络多维度研究互联网金融借贷平台的风险产生及处置方法。 利用互联网借贷过程中发生的流程，三个角色（投资人，P2P借贷平台，借款人）分别作为其中一层而构成多层超网络模型，并创新性地将风险准备金这一保障模式作为一个因素考虑在网络借贷过程中，然后使用变分不等式在满足均衡条件下进行求解，并给出了一个算例实验。这一创新点不仅探讨了网络借贷过程中资金在三种角色之间的流动过程，同时也分析了在具有风险准备金这一条件限制下，网络借贷平台中不良贷款产生原因以及给出的处置建议。