• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于數(shù)據(jù)挖掘的信用評(píng)估研究

    2017-09-01 15:54:43王哲元
    關(guān)鍵詞:信用度信用概率

    邱 梅,王哲元

    (1.南京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,江蘇 南京 210003;2.福州大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,福建 福州 350116)

    基于數(shù)據(jù)挖掘的信用評(píng)估研究

    邱 梅1,王哲元2

    (1.南京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,江蘇 南京 210003;2.福州大學(xué) 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,福建 福州 350116)

    信用如今已經(jīng)滲透至社會(huì)生活、工作之中,信用評(píng)估是金融、通訊等服務(wù)行業(yè)對(duì)消費(fèi)者個(gè)體的重要需求。在分析個(gè)人信用影響因素及其相關(guān)數(shù)據(jù)建?;A(chǔ)上,改進(jìn)了應(yīng)用Logistic回歸建模過程中所用到的最速下降法,有效減少了回歸建模過程中的迭代次數(shù)與迭代時(shí)間。原始最速下降法相鄰方向是正交的,導(dǎo)致越是靠近極值點(diǎn)步長(zhǎng)越小,收斂速度慢;而改進(jìn)后的最速下降法通過結(jié)合上一次的搜索方向確定當(dāng)前搜索方向,改變了原本鋸齒形的曲折搜索路徑。為驗(yàn)證所提出方法的有效性和可行性,圍繞迭代次數(shù)與迭代時(shí)間進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的最速下降法減少了計(jì)算過程中的迭代次數(shù),從而提高了運(yùn)算效率;針對(duì)影響信用數(shù)據(jù)提供不全的記錄,將轉(zhuǎn)移概率矩陣應(yīng)用于信用評(píng)估,可解決未來信用預(yù)測(cè)評(píng)估問題。

    信用評(píng)估;最速下降法;Logistic回歸;轉(zhuǎn)移概率

    0 引 言

    人們?cè)诿刻斓纳钪卸紵o時(shí)無刻產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù),例如在進(jìn)行行程安排或工作中。而這些數(shù)據(jù)都蘊(yùn)含著信息,從這些信息中,可以對(duì)一些還未發(fā)生的不確定行為進(jìn)行預(yù)測(cè),或是結(jié)合已知的信息進(jìn)行推測(cè)得到另外有價(jià)值的信息。例如,超市的購物清單就可能反映出商品之間的潛在關(guān)聯(lián)性,即消費(fèi)者在購買一個(gè)商品時(shí)可能會(huì)順帶購買另外某一件商品。對(duì)于經(jīng)營者來說,這就是一條有價(jià)值的信息,其可以對(duì)商品布局提供一個(gè)參考,使得銷售一件商品的同時(shí)可以提高另一件商品的銷量。

    隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,基于大數(shù)據(jù)的信用評(píng)估越來越受到關(guān)注。信用關(guān)乎著社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,銀行可以依據(jù)個(gè)人或企業(yè)的信用度判斷是否給予貸款以及信用卡業(yè)務(wù),并且制定出具體適合的借貸協(xié)議,尤其是農(nóng)戶型小額貸款,評(píng)估參考指標(biāo)不足,導(dǎo)致農(nóng)戶小額貸款融資難的現(xiàn)狀[1]。

    信用度取決于很多方面,包括年齡、年收入、存款等等。而具體某一項(xiàng)和信用的相關(guān)度都是不等的,計(jì)算判斷某個(gè)隨機(jī)個(gè)體的信用度過程就是當(dāng)前研究的主要內(nèi)容,此外還嘗試對(duì)具體信用樣本未來可能的變化進(jìn)行預(yù)測(cè),以幫助解決由于信用度不夠當(dāng)下難以獲得金融服務(wù)的群體的問題,同時(shí)降低其借貸成本。

    1 信用評(píng)估指標(biāo)

    對(duì)用戶的信用進(jìn)行評(píng)估,選取影響信用的因素是至關(guān)重要的,考慮因素不全面則評(píng)估結(jié)果會(huì)產(chǎn)生偏差。從家庭狀況、償還能力、信譽(yù)狀況、經(jīng)營狀況、經(jīng)濟(jì)環(huán)境五個(gè)方面進(jìn)行考慮[2-3]。

    1.1 家庭狀況

    家庭狀況主要包括戶主的年齡、勞動(dòng)力的數(shù)量、勞動(dòng)力的受教育程度、勞動(dòng)力的健康狀況、家庭的婚姻狀況、家庭的負(fù)擔(dān)狀況、家庭成員的職業(yè)類型、家庭成員的職業(yè)職位、成員的戶口性質(zhì)、成員的對(duì)外連帶責(zé)任擔(dān)保狀況等[4]。

    1.2 償還能力

    償還能力主要指家庭的年純收入、家庭總財(cái)產(chǎn)、借貸款情況、家庭支出狀況以及獲取社會(huì)資源能力。

    1.3 信譽(yù)狀況

    信譽(yù)狀況主要包括不良記錄情況、懲罰情況、還款情況、是否為老客戶以及面談?dòng)∠蟆?/p>

    1.4 經(jīng)濟(jì)環(huán)境

    經(jīng)濟(jì)環(huán)境主要包括地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、發(fā)展穩(wěn)定性以及政府優(yōu)惠政策。

    1.5 數(shù)據(jù)處理

    數(shù)據(jù)分為兩種,一種是定性類型,如受教育程度,可以分為五種量級(jí),包括初中及以下、高中、大專、科、碩士及以上。通過打分制,最高的為5分,最低的為1分。還有一種情況,如戶口性質(zhì),只有農(nóng)村戶口與城市戶口之分,則指標(biāo)值為1和0。另一種是定量類型,如家庭收入等等。

    2 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

    現(xiàn)有的信用評(píng)估體系僅僅覆蓋了大部分享受過金融服務(wù)的群體,而無法覆蓋信用記錄不完整或不夠完善的消費(fèi)者。比如剛畢業(yè)進(jìn)入職場(chǎng)的青年或是還未涉足商場(chǎng)的創(chuàng)業(yè)者,又或者是遠(yuǎn)離大都市的農(nóng)戶想要在農(nóng)業(yè)方面進(jìn)一步擴(kuò)展需要資金的情況,其共同點(diǎn)是無法獲得常規(guī)的金融服務(wù),或是要付出很大的代價(jià)才能獲得基本的金融服務(wù)?,F(xiàn)有的信用評(píng)估模型的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中全體借款人的信用背景信息進(jìn)行建模,然后將待檢查的借款人的歷史資料及個(gè)人信息帶入該模型,得出該借款人的信用度。還有的方案則是將信用度高的和經(jīng)常違約、隨意透支等各種陷入財(cái)務(wù)困境的借款人的群體分別建模,然后比較該借款人與哪個(gè)模型的距離更近,從而判斷該借款人的信用情況。

    2.1 模型的建立

    根據(jù)上一節(jié)對(duì)影響信用的因素的分析,將已收集到的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。運(yùn)用分類算法,將數(shù)據(jù)分類成信用度高的群體和信用度低的群體。若y代表信用度的高低,針對(duì)數(shù)據(jù)特征可以選用線性回歸,選取0.5為臨界點(diǎn),右側(cè)為y=1,左側(cè)為y=0。圖1為線性分類圖。

    圖1 線性分類圖

    對(duì)于信用評(píng)估,通過對(duì)已獲得的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型,即用一條線去擬合這些數(shù)據(jù),然后將待預(yù)測(cè)的樣本數(shù)據(jù)帶入到該模型中,獲得返回值,即新樣本的信用預(yù)測(cè)結(jié)果。這里采用線性回歸來構(gòu)建模型。假設(shè)用x1,x2,…,xn描述特征變量,可以構(gòu)造出一個(gè)估計(jì)函數(shù):

    h(x)=hθ(x)=θ0+θ1x1+…+θnxn

    (1)

    其中,θ表示特征變量的參數(shù)。定義x0=1,則公式可表示為:

    (2)

    其中,n表示特征數(shù)目。

    使式(2)盡可能地?cái)M合數(shù)據(jù),需選取合適的參數(shù)θ,可以用損失函數(shù)來描述h(x)的擬合程度,如下:

    (3)

    通過改變?chǔ)仁乖摀p失函數(shù)值盡可能小,當(dāng)函數(shù)值收斂于0,選取此時(shí)θT,模型建成。調(diào)整θ使J(θ)取最小值的方法有很多,包括最小二乘法、最速下降法等方法。

    2.2 最小二乘法

    (4)

    對(duì)θ求導(dǎo),化簡(jiǎn)得:

    (5)

    但是,計(jì)算一個(gè)矩陣的逆是相當(dāng)耗時(shí)的,而且求逆也會(huì)存在數(shù)值不穩(wěn)定的情況,最速下降法相比較而言計(jì)算量不是特別大,收斂性有保證,只是迭代次數(shù)可能較高[5]。

    2.3 最速下降法

    最速下降法是沿負(fù)梯度方向,函數(shù)下降最快,由J(θ)對(duì)θ的偏導(dǎo)數(shù)確定,如下:

    (6)

    θi:=θi-?(hθ(x)-y)·xi

    (7)

    如此迭代更新,最終確定θ。

    為了導(dǎo)出梯度下降的方向,需要關(guān)于每個(gè)參數(shù)的分量對(duì)目標(biāo)函數(shù)求偏導(dǎo)[6]。

    (8)

    則梯度下降的規(guī)則是:

    (9)

    2.4 改進(jìn)的最速下降法

    最速下降法具有很好的整體收斂性,但在相繼兩次迭代中,方向是相互正交的,則在逼近極值點(diǎn)的路線是鋸齒形的,并且越靠近極值點(diǎn)步長(zhǎng)越小,即越走越慢[7]。

    為了解決最速下降法收斂速度在逼近極值點(diǎn)緩慢的問題,提出了SDM Imp(Steepest Descent Method Improved),具體描述如下:

    假設(shè)在二維圖形中,此時(shí)可以考慮在接近極值點(diǎn)時(shí),選取xk-1和xk的方向和作為xk的方向,這樣能獲得更快的收斂速度,從而提高算法效率,擬合原本模型的方向,如圖2所示。

    圖2 最速下降法的改進(jìn)圖例

    2.5 Logistic回歸

    Logistic回歸方程為:

    (10)

    轉(zhuǎn)換得:

    (11)

    對(duì)假設(shè)進(jìn)行概率上的解釋,有:

    p(y=1|x;θ)=hθ(x)

    (12)

    p(y=0|x;θ)=1-hθ(x)

    (13)

    結(jié)合有:

    p(y|x;θ)=hθ(x)y(1-hθ(x))1-y

    (14)

    數(shù)據(jù)的概率即參數(shù)的似然性為:

    (15)

    則問題轉(zhuǎn)化為找到參數(shù)θ的一個(gè)極大似然估計(jì)[11],即需要找到參數(shù)θ使得似然性L(θ)最大化,推導(dǎo)時(shí),使似然性的對(duì)數(shù)最大化比使似然性最大化容易得多,則對(duì)上式兩邊求對(duì)數(shù)得:

    (16)

    則問題轉(zhuǎn)化為求對(duì)數(shù)最大化的最優(yōu)化問題,可采用改進(jìn)后的最速下降法。

    2.6 一步轉(zhuǎn)移概率矩陣的應(yīng)用

    上述對(duì)信用估計(jì)模型的構(gòu)建,確定了每個(gè)特征變量前面的參數(shù)θ,每個(gè)特征對(duì)結(jié)果的影響強(qiáng)弱可由前面的參數(shù)體現(xiàn),能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)當(dāng)前新樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)估,但是這還不能體現(xiàn)目前信用度不高的群體未來的信用情況,所以該模型不能適用于目前信用度不高但未來很有潛力的群體,預(yù)測(cè)他們是否可以享受到基本的金融服務(wù)[12]。針對(duì)這樣的情況,結(jié)合馬爾可夫過程,設(shè)計(jì)了應(yīng)用一步轉(zhuǎn)移概率的解決方案,根據(jù)概率轉(zhuǎn)移矩陣,就能得到狀態(tài)之間經(jīng)過一步或多步轉(zhuǎn)移的規(guī)律,從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)當(dāng)下的初始狀態(tài)對(duì)后期進(jìn)行預(yù)測(cè)[13]。其具體步驟為:

    (2)計(jì)算出經(jīng)某一段時(shí)間T從某個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移至另一個(gè)狀態(tài)的概率,即構(gòu)造出一步轉(zhuǎn)移概率矩陣Zt×t。

    (5)將各狀態(tài)帶入之前求得的模型,得到該用戶的信用結(jié)果。

    假設(shè)時(shí)間段T為一年,一步轉(zhuǎn)移概率矩陣Zt×t,每個(gè)元素代表了個(gè)體從某個(gè)狀態(tài)經(jīng)過一年可能成為其他各個(gè)可能狀態(tài)的概率。例如,若現(xiàn)只考慮兩個(gè)指標(biāo)—學(xué)歷與年收入,學(xué)歷分為4個(gè)狀態(tài),包括初中及以下、高中或大專、本科、碩士及以上,年收入分為5個(gè)狀態(tài),包括2萬及以下、2萬~5萬、5萬~10萬、10萬~20萬、20萬及以上,則總共存在20個(gè)狀態(tài),包括學(xué)歷為初中及以下且年收入為2萬以下,學(xué)歷為初中及以下且年收入為2萬~5萬,等等。設(shè)計(jì)矩陣Z20*20,其中Zij=p(j|i)表示在當(dāng)前狀態(tài)i下一時(shí)間段會(huì)轉(zhuǎn)成狀態(tài)j的概率。將當(dāng)前狀態(tài)的初始向量乘上該矩陣,就可以得到該初始狀態(tài)的個(gè)體在下一年可能轉(zhuǎn)變成的狀態(tài)情況。

    (17)

    然后計(jì)算出非零狀態(tài)下的信用結(jié)果,求出該向量對(duì)應(yīng)的信用,即

    f(x)=ft

    (18)

    其中,ft為向量中非零元素對(duì)應(yīng)的第t個(gè)狀態(tài)下的信用,則可以實(shí)現(xiàn)對(duì)下一年信用的預(yù)測(cè)。

    (19)

    其中,l為向量中非零元素的個(gè)數(shù);ft為第t個(gè)狀態(tài)下的信用[14]。

    如此將一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣運(yùn)用到對(duì)信用的預(yù)測(cè)中,還可以預(yù)測(cè)a年后該樣本可能的所處狀態(tài)。

    (20)

    然后結(jié)合各狀態(tài)的信用,計(jì)算出未來的信用度,這更能符合提供金融服務(wù)的機(jī)構(gòu)對(duì)客戶信用度的需求。例如,借貸服務(wù)、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)需要考慮的是客戶在還貸期間的信用情況,相比于當(dāng)下的信用度可能更具參考價(jià)值。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    綜上可知,最速下降法的相鄰搜索方向是正交的,改進(jìn)后的方法通過改變方向更快速地逼近極值點(diǎn),所以為了測(cè)試改進(jìn)后的方法,就將改進(jìn)前后的方法應(yīng)用于計(jì)算的迭代次數(shù)與運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行比較。

    一方面,在相同的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)及實(shí)驗(yàn)次數(shù)下,比較兩種方法計(jì)算過程中的迭代次數(shù),結(jié)果如圖3所示。

    圖3 改進(jìn)前后的迭代次數(shù)對(duì)比

    另一方面,在相同的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)及實(shí)驗(yàn)次數(shù)下,比較兩種方法計(jì)算過程的耗費(fèi)時(shí)間,結(jié)果如圖4所示。

    從上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,改進(jìn)的最速下降法性能上比原始方法要好,運(yùn)算效率有所提高。

    4 結(jié)束語

    針對(duì)信用評(píng)估問題,對(duì)已有的影響信用數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與建模,提出了一種最速下降法的改進(jìn)方法,能夠在建模過程中更高效地運(yùn)算。另外,將一步轉(zhuǎn)移概率應(yīng)用到信用的評(píng)估預(yù)測(cè)中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)影響信用數(shù)據(jù)不足的用戶所進(jìn)行的評(píng)估以及對(duì)未來一段時(shí)間后的用戶信用所進(jìn)行的評(píng)估。

    圖4 改進(jìn)前后的運(yùn)算時(shí)間對(duì)比

    [1] 陳永明,周 龍,李雙紅.基于AHP和DEMATEL方法的農(nóng)戶信用評(píng)級(jí)研究[J].征信,2012(5):20-24.

    [2] 孫玲芳,祁 軍,徐 會(huì),等.面向交易型虛擬社區(qū)的信用評(píng)價(jià)模型研究[J].信息技術(shù),2014,38(7):74-77.

    [3] Lu Jianchang,Wu Jipeng.The fuzzy comprehensive evaluation on credit risk of power customers based on AHP[C]//Second international symposium on information science and engineering.Shanghai:[s.n.],2009:148-151.

    [4] 李俊麗.基于層次分析法的農(nóng)戶信用評(píng)估[J].商業(yè)研究,2009(10):125-127.

    [5] Qiu Y. An importance sampling method based on variance minimization with applications to credit risk[C]//Proceedings of the 29th Chinese control conference.Beijing:[s.n.],2010:3176-3179.

    [6] 吳 鋒,李秀梅,朱旭輝,等.最速下降法的若干重要改進(jìn)[J].廣西大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2010,35(4):596-600.

    [7] 李鴻儀.理想化最速下降法及其逼近實(shí)例[J].上海第二工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,28(1):8-13.

    [8] 池光輝,劉建偉,李衛(wèi)民,等.權(quán)核Logistic回歸模型的分類和特征選擇算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2013,49(9):41-44.

    [9] 王 鵬,孫繼銀,郭文普,等.前視紅外目標(biāo)匹配中的圖像質(zhì)量建模[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29(12):4797-4800.

    [10] 鄭蘭祥,萬 雪.基于Logit法的我國農(nóng)村小額貸款公司信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型構(gòu)建研究[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2014,23(4):49-54.

    [11] 姜 盛.基于Logistic的信用卡套現(xiàn)偵測(cè)評(píng)分模型[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2009,29(11):3088-3091.

    [12] Mastin A,Jaillet P.Loss bounds for uncertain transition probabilities in Markov decision processes[C]//51st IEEE conference on decision and control.Maui,HI:IEEE,2012:6708-6715.

    [13] 馮學(xué)偉,王東霞,黃敏桓,等.一種基于馬爾可夫性質(zhì)的因果知識(shí)挖掘方法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2014,51(11):2493-2504.

    [14] Hu Yuting,Xie Rong,Zhang Wenjun,et al.Prediction of tourists flow distribution based on transition probability matrix[C]//8th international conference on information science and digital content technology.Jeju Island,Korea:[s.n.],2012:636-640.

    Investigation on Credit Evaluation Based on Data Mining

    QIU Mei1,WANG Zhe-yuan2

    (1.College of Computer,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;2.College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China)

    Credit has been combined closely with people’s daily life and work.And credit assessment maintains a significant requirement of customers in service industries such as finances and communications.In this paper,the Steepest Descent Method (SDM) in Logistic Regression analysis has been improved based on influence factors of credit and relative data of modeling,reducing iteration times and time in regression modeling.The strategy can be explained that in original SDM,adjacent searching directions keep orthogonal and steps approach zero when they are close to the extreme point,which contributes to a slow rate of convergence.Yet,in the improved scheme,current searching direction has been determined by the last one and zigzag directions are eliminated therefore.In the experiments,it is proved that times of iterations is decreased and computational efficiency is enhanced.Moreover,aiming at defective credit records,matrix of transition probability has been adopted in order to solve problem of the credit assessment and prediction in the future.

    credit evaluation;steepest descent method;Logistic Regression;transition probability

    2016-08-02

    2016-11-10 網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間:2017-06-05

    國家“863”高技術(shù)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2006AA01Z201)

    邱 梅(1992-),女,碩士研究生,研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)。

    http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170605.1507.048.html

    TP311

    A

    1673-629X(2017)08-0047-05

    10.3969/j.issn.1673-629X.2017.08.010

    猜你喜歡
    信用度信用概率
    分 析
    意林(2023年7期)2023-06-13 13:00:55
    第6講 “統(tǒng)計(jì)與概率”復(fù)習(xí)精講
    第6講 “統(tǒng)計(jì)與概率”復(fù)習(xí)精講
    概率與統(tǒng)計(jì)(一)
    概率與統(tǒng)計(jì)(二)
    為食品安全加把“信用鎖”
    信用收縮是否結(jié)束
    中國外匯(2019年9期)2019-07-13 05:46:30
    基于AHP和k-means算法的電力用戶信用度評(píng)價(jià)
    信用中國網(wǎng)
    信用消費(fèi)有多爽?
    97碰自拍视频| 精品乱码久久久久久99久播| 极品教师在线免费播放| 窝窝影院91人妻| 欧美日本中文国产一区发布| 色老头精品视频在线观看| 国产精品永久免费网站| 欧美丝袜亚洲另类 | 丝袜美足系列| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲一码二码三码区别大吗| АⅤ资源中文在线天堂| 国产精品二区激情视频| 天天添夜夜摸| 国产成人精品久久二区二区91| 91成年电影在线观看| 在线视频色国产色| 嫩草影视91久久| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 久久中文看片网| 亚洲无线在线观看| 男女之事视频高清在线观看| 一区二区三区精品91| 精品熟女少妇八av免费久了| 91麻豆av在线| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 日韩欧美国产在线观看| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 国产欧美日韩精品亚洲av| 高清毛片免费观看视频网站| 高清在线国产一区| av免费在线观看网站| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 中亚洲国语对白在线视频| 老司机福利观看| 一本大道久久a久久精品| 日本五十路高清| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 这个男人来自地球电影免费观看| 操美女的视频在线观看| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲美女黄片视频| 满18在线观看网站| 亚洲精品国产一区二区精华液| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 搡老岳熟女国产| 国产伦人伦偷精品视频| 久久久久国产一级毛片高清牌| 欧美一级a爱片免费观看看 | 久久久久久久久中文| 老熟妇仑乱视频hdxx| 长腿黑丝高跟| 在线观看免费午夜福利视频| 黄色毛片三级朝国网站| 好男人电影高清在线观看| 国产亚洲欧美在线一区二区| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲美女黄片视频| 色播亚洲综合网| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 岛国在线观看网站| 国产真人三级小视频在线观看| 成人三级黄色视频| а√天堂www在线а√下载| 久久久国产成人精品二区| av电影中文网址| 亚洲自拍偷在线| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久久久国产一级毛片高清牌| 不卡av一区二区三区| 免费少妇av软件| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 国产亚洲av高清不卡| 午夜免费观看网址| 国产亚洲av嫩草精品影院| 高潮久久久久久久久久久不卡| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 国产av精品麻豆| 欧美黄色淫秽网站| 少妇熟女aⅴ在线视频| 国产xxxxx性猛交| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 国产单亲对白刺激| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 中文字幕高清在线视频| 身体一侧抽搐| 日韩欧美免费精品| svipshipincom国产片| 久久国产精品影院| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久久国产成人精品二区| 欧美国产精品va在线观看不卡| 亚洲第一av免费看| 国产成人影院久久av| 最新美女视频免费是黄的| 日本黄色视频三级网站网址| 午夜福利免费观看在线| 欧美一级毛片孕妇| 国产精品免费视频内射| 亚洲精品粉嫩美女一区| www国产在线视频色| 亚洲国产精品合色在线| 免费在线观看完整版高清| 午夜精品在线福利| 91在线观看av| 国产精品久久久人人做人人爽| 高清毛片免费观看视频网站| 国产成人精品久久二区二区免费| 久久人人精品亚洲av| 亚洲av第一区精品v没综合| 久久久久国产一级毛片高清牌| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 亚洲激情在线av| tocl精华| 国产精品亚洲美女久久久| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 国产欧美日韩一区二区精品| 国产成人免费无遮挡视频| 99国产极品粉嫩在线观看| 午夜亚洲福利在线播放| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 亚洲精品国产区一区二| 久久精品人人爽人人爽视色| 欧美中文日本在线观看视频| 久久香蕉精品热| 在线天堂中文资源库| 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲无线在线观看| 亚洲精品国产色婷婷电影| 欧美日韩黄片免| 淫秽高清视频在线观看| 国产精品 欧美亚洲| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 狂野欧美激情性xxxx| 亚洲av五月六月丁香网| 女性生殖器流出的白浆| 久久伊人香网站| 妹子高潮喷水视频| 午夜亚洲福利在线播放| 中文字幕久久专区| 亚洲五月天丁香| 国产精品一区二区免费欧美| 涩涩av久久男人的天堂| 高清毛片免费观看视频网站| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 亚洲午夜理论影院| 国产一区二区三区视频了| 99国产精品免费福利视频| 午夜老司机福利片| 色老头精品视频在线观看| 久久中文看片网| 99久久国产精品久久久| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲av日韩精品久久久久久密| aaaaa片日本免费| 天天一区二区日本电影三级 | www.熟女人妻精品国产| 色哟哟哟哟哟哟| 一个人免费在线观看的高清视频| 天堂影院成人在线观看| 色在线成人网| 香蕉国产在线看| 91在线观看av| 国产主播在线观看一区二区| 国产麻豆69| 757午夜福利合集在线观看| 99热只有精品国产| e午夜精品久久久久久久| 成年版毛片免费区| 日韩视频一区二区在线观看| 两个人看的免费小视频| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 亚洲成av人片免费观看| 国产熟女xx| 婷婷六月久久综合丁香| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 一级a爱片免费观看的视频| 午夜免费激情av| 久久精品国产综合久久久| 日韩精品免费视频一区二区三区| 欧美日韩一级在线毛片| 久热爱精品视频在线9| 变态另类丝袜制服| 日本在线视频免费播放| 久久久国产欧美日韩av| 一区在线观看完整版| 无限看片的www在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 黄色片一级片一级黄色片| 欧美不卡视频在线免费观看 | 午夜福利一区二区在线看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 亚洲一区二区三区不卡视频| 精品乱码久久久久久99久播| 欧美另类亚洲清纯唯美| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 色精品久久人妻99蜜桃| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲中文av在线| 午夜福利成人在线免费观看| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 男女之事视频高清在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 国产av一区二区精品久久| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 自线自在国产av| 免费人成视频x8x8入口观看| 亚洲午夜理论影院| 变态另类丝袜制服| 久久人妻av系列| 国产三级在线视频| 中文字幕人妻熟女乱码| 精品不卡国产一区二区三区| 日本a在线网址| 黄色a级毛片大全视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 久久精品91无色码中文字幕| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 少妇熟女aⅴ在线视频| 免费高清视频大片| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 18禁观看日本| 国产精华一区二区三区| 亚洲色图av天堂| 视频区欧美日本亚洲| 亚洲国产精品久久男人天堂| 最好的美女福利视频网| 男人操女人黄网站| 亚洲专区国产一区二区| av在线天堂中文字幕| 九色国产91popny在线| 成人三级黄色视频| 日本vs欧美在线观看视频| 少妇 在线观看| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产主播在线观看一区二区| 国内精品久久久久久久电影| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 午夜福利视频1000在线观看 | 成人手机av| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 中文字幕av电影在线播放| 国产主播在线观看一区二区| 99久久综合精品五月天人人| 国产av在哪里看| 桃红色精品国产亚洲av| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 日韩三级视频一区二区三区| 久久久久久久久免费视频了| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 桃红色精品国产亚洲av| 欧美日韩精品网址| av视频在线观看入口| 看片在线看免费视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 欧美黄色淫秽网站| 精品人妻1区二区| 午夜免费激情av| 女性被躁到高潮视频| av有码第一页| 亚洲 欧美一区二区三区| 久久婷婷人人爽人人干人人爱 | 国产精品久久久人人做人人爽| 亚洲人成伊人成综合网2020| 午夜福利高清视频| 午夜精品在线福利| 一区二区三区激情视频| 久久精品成人免费网站| 欧美性长视频在线观看| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 久久影院123| 成人三级黄色视频| 首页视频小说图片口味搜索| 99国产极品粉嫩在线观看| tocl精华| 欧美日韩黄片免| 电影成人av| 国产熟女xx| 国产黄a三级三级三级人| 色尼玛亚洲综合影院| 波多野结衣av一区二区av| 操出白浆在线播放| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 日日干狠狠操夜夜爽| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 久久伊人香网站| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 国产亚洲av嫩草精品影院| 97人妻天天添夜夜摸| 久久国产精品人妻蜜桃| 午夜免费观看网址| 级片在线观看| 午夜a级毛片| 国产区一区二久久| 免费看a级黄色片| 在线观看免费午夜福利视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲av第一区精品v没综合| 亚洲午夜理论影院| 日韩视频一区二区在线观看| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 在线免费观看的www视频| 人妻久久中文字幕网| 男女午夜视频在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 久久久久久免费高清国产稀缺| av超薄肉色丝袜交足视频| 国产免费男女视频| 免费观看人在逋| 精品国产国语对白av| 老汉色av国产亚洲站长工具| 中文字幕久久专区| 日韩三级视频一区二区三区| 可以在线观看毛片的网站| 免费在线观看完整版高清| www.熟女人妻精品国产| 亚洲视频免费观看视频| 亚洲国产中文字幕在线视频| 精品人妻在线不人妻| 中文字幕色久视频| 在线视频色国产色| 婷婷丁香在线五月| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 校园春色视频在线观看| 在线观看一区二区三区| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 在线观看一区二区三区| √禁漫天堂资源中文www| 欧美av亚洲av综合av国产av| 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲国产精品999在线| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 99精品久久久久人妻精品| 亚洲三区欧美一区| 大香蕉久久成人网| 欧美亚洲日本最大视频资源| 在线观看日韩欧美| 好男人电影高清在线观看| 免费在线观看黄色视频的| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 国产极品粉嫩免费观看在线| 日韩免费av在线播放| 欧美日韩一级在线毛片| www.自偷自拍.com| 精品一区二区三区四区五区乱码| 亚洲精品一区av在线观看| x7x7x7水蜜桃| 波多野结衣av一区二区av| 十分钟在线观看高清视频www| 大型黄色视频在线免费观看| 午夜老司机福利片| 亚洲美女黄片视频| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 色在线成人网| 成熟少妇高潮喷水视频| 两个人免费观看高清视频| 成人亚洲精品av一区二区| 啦啦啦免费观看视频1| 久久久国产成人精品二区| 日韩成人在线观看一区二区三区| 99久久综合精品五月天人人| 欧美黑人精品巨大| 日韩欧美国产在线观看| 国产精品一区二区三区四区久久 | 欧美乱色亚洲激情| 国产高清有码在线观看视频 | 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 91麻豆精品激情在线观看国产| 日韩欧美国产在线观看| 十八禁网站免费在线| 淫妇啪啪啪对白视频| www.999成人在线观看| 淫妇啪啪啪对白视频| 十八禁网站免费在线| 日韩大尺度精品在线看网址 | 天天一区二区日本电影三级 | 亚洲精品中文字幕在线视频| 免费在线观看黄色视频的| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 久久这里只有精品19| 波多野结衣高清无吗| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 国产三级在线视频| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 日韩精品免费视频一区二区三区| 久久久久精品国产欧美久久久| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 黄片播放在线免费| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 亚洲国产欧美日韩在线播放| 黄色片一级片一级黄色片| 亚洲伊人色综图| 在线av久久热| 一区二区日韩欧美中文字幕| 久久国产精品人妻蜜桃| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 一级毛片高清免费大全| 欧美激情高清一区二区三区| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 国产精品 国内视频| 国产亚洲av高清不卡| 午夜福利视频1000在线观看 | 老司机午夜福利在线观看视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 欧美中文日本在线观看视频| 久热这里只有精品99| 国产精品一区二区在线不卡| 国产一区二区三区综合在线观看| 亚洲av片天天在线观看| 久久精品国产亚洲av高清一级| 欧美日韩精品网址| 成年人黄色毛片网站| 亚洲专区中文字幕在线| 欧美中文日本在线观看视频| 国产蜜桃级精品一区二区三区| 久久人妻av系列| 99在线人妻在线中文字幕| 在线国产一区二区在线| 国产伦人伦偷精品视频| 一二三四在线观看免费中文在| 91国产中文字幕| 国产精品亚洲av一区麻豆| 村上凉子中文字幕在线| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 亚洲,欧美精品.| 免费在线观看日本一区| 黄色 视频免费看| 十八禁人妻一区二区| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 亚洲专区中文字幕在线| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 美女午夜性视频免费| 亚洲第一电影网av| 啦啦啦 在线观看视频| 看黄色毛片网站| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 曰老女人黄片| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 精品电影一区二区在线| 在线av久久热| 免费av毛片视频| 国产成人av激情在线播放| 成人免费观看视频高清| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 亚洲精品久久国产高清桃花| 久久久久久人人人人人| 国产亚洲欧美98| 一a级毛片在线观看| 九色国产91popny在线| 国产亚洲欧美在线一区二区| 少妇熟女aⅴ在线视频| 日韩大码丰满熟妇| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 狂野欧美激情性xxxx| 他把我摸到了高潮在线观看| 国产精品野战在线观看| 亚洲av第一区精品v没综合| 精品不卡国产一区二区三区| 69精品国产乱码久久久| 午夜福利18| 午夜久久久在线观看| 亚洲男人天堂网一区| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 丁香六月欧美| 久久精品国产亚洲av高清一级| 一边摸一边做爽爽视频免费| 精品国产一区二区久久| 午夜福利欧美成人| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 亚洲伊人色综图| www.精华液| 老汉色av国产亚洲站长工具| 老司机深夜福利视频在线观看| 这个男人来自地球电影免费观看| www.自偷自拍.com| 欧美中文综合在线视频| 国产一区二区在线av高清观看| 香蕉久久夜色| 免费搜索国产男女视频| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 亚洲成国产人片在线观看| 91麻豆精品激情在线观看国产| 一区二区三区国产精品乱码| 亚洲七黄色美女视频| 激情视频va一区二区三区| 99久久国产精品久久久| 一区二区日韩欧美中文字幕| 国产成人免费无遮挡视频| 满18在线观看网站| 12—13女人毛片做爰片一| www国产在线视频色| 亚洲第一青青草原| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 亚洲精品久久国产高清桃花| 亚洲精品在线观看二区| 正在播放国产对白刺激| 精品久久久久久久毛片微露脸| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 久久香蕉激情| 午夜福利欧美成人| 亚洲色图综合在线观看| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 在线观看www视频免费| 国内精品久久久久久久电影| 精品国产美女av久久久久小说| 成人欧美大片| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 国产视频一区二区在线看| 人人妻人人澡人人看| 一区福利在线观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| av视频在线观看入口| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 成人三级做爰电影| 国产一区二区在线av高清观看| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产精品久久久av美女十八| 久久人妻av系列| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产亚洲av高清不卡| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 精品国产美女av久久久久小说| 亚洲国产欧美网| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 午夜成年电影在线免费观看| 亚洲久久久国产精品| 欧美性长视频在线观看| 69精品国产乱码久久久| avwww免费| 怎么达到女性高潮| 69av精品久久久久久| 999久久久国产精品视频| 午夜久久久在线观看| 色综合站精品国产| 久热爱精品视频在线9| 极品人妻少妇av视频| 国产精品免费一区二区三区在线| 一本综合久久免费| 后天国语完整版免费观看| 美女午夜性视频免费| 国产精品野战在线观看| 麻豆av在线久日| 国产男靠女视频免费网站| xxx96com| 最近最新中文字幕大全免费视频| 欧美一区二区精品小视频在线| 多毛熟女@视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲专区国产一区二区| 国产亚洲欧美98| 天堂动漫精品| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 一级作爱视频免费观看| 两个人免费观看高清视频| netflix在线观看网站| 丝袜人妻中文字幕| 亚洲美女黄片视频| 精品国产乱子伦一区二区三区| 18禁美女被吸乳视频| 欧美一区二区精品小视频在线| 欧美国产日韩亚洲一区| 国产精品精品国产色婷婷| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 国产午夜福利久久久久久| 99久久综合精品五月天人人| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 国产精品1区2区在线观看.| aaaaa片日本免费| 99精品欧美一区二区三区四区| www日本在线高清视频| 国产国语露脸激情在线看| 国产一卡二卡三卡精品| 又黄又粗又硬又大视频| 69精品国产乱码久久久| 在线永久观看黄色视频| 中文字幕精品免费在线观看视频| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| av视频免费观看在线观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产亚洲av嫩草精品影院| 男人舔女人下体高潮全视频| 真人做人爱边吃奶动态| 亚洲人成电影观看| 啦啦啦免费观看视频1| 亚洲中文日韩欧美视频| 久久性视频一级片| 一a级毛片在线观看| 亚洲午夜理论影院| 精品欧美国产一区二区三| 精品人妻在线不人妻| 欧美乱色亚洲激情| 免费在线观看黄色视频的| 国产精品,欧美在线| 99国产精品一区二区三区| 黄色片一级片一级黄色片| 亚洲av美国av| 欧美日韩精品网址| 亚洲一区高清亚洲精品| 美女高潮到喷水免费观看| 亚洲国产高清在线一区二区三 |