• <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?
    亚洲精品av麻豆狂野| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 操美女的视频在线观看| 伦理电影免费视频| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 天堂俺去俺来也www色官网| 纯流量卡能插随身wifi吗| 国产亚洲精品第一综合不卡| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 色精品久久人妻99蜜桃| www.熟女人妻精品国产| 国产高清国产精品国产三级| a级毛片黄视频| 精品久久久久久,| 免费高清在线观看日韩| 夜夜夜夜夜久久久久| 一级毛片精品| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 午夜福利免费观看在线| 老司机午夜十八禁免费视频| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 一本大道久久a久久精品| 国产在线一区二区三区精| 啦啦啦 在线观看视频| 国产精品成人在线| 久久午夜综合久久蜜桃| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 在线观看一区二区三区激情| 国产有黄有色有爽视频| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 91九色精品人成在线观看| 美女国产高潮福利片在线看| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 精品国产美女av久久久久小说| 夜夜爽天天搞| 欧美精品av麻豆av| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲成人国产一区在线观看| 欧美精品一区二区免费开放| 啦啦啦在线免费观看视频4| 国产一区二区三区视频了| 国产一卡二卡三卡精品| 亚洲五月婷婷丁香| av国产精品久久久久影院| 亚洲精品在线美女| 国产欧美亚洲国产| 久久这里只有精品19| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 免费在线观看影片大全网站| 亚洲av电影在线进入| 日本一区二区免费在线视频| 韩国av一区二区三区四区| 国产深夜福利视频在线观看| 大陆偷拍与自拍| 亚洲人成伊人成综合网2020| 亚洲一区二区三区不卡视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 久久精品91无色码中文字幕| 久久ye,这里只有精品| 一级黄色大片毛片| 国产欧美日韩一区二区三| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 欧美中文综合在线视频| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲久久久国产精品| 久久性视频一级片| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 亚洲专区中文字幕在线| 国产有黄有色有爽视频| 免费av中文字幕在线| 国产乱人伦免费视频| 一a级毛片在线观看| 男女下面插进去视频免费观看| 校园春色视频在线观看| 国产精品1区2区在线观看. | 丝袜人妻中文字幕| 一级毛片女人18水好多| 亚洲伊人色综图| 午夜福利在线免费观看网站| 首页视频小说图片口味搜索| 国产在视频线精品| 久久国产乱子伦精品免费另类| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 男女高潮啪啪啪动态图| 亚洲精品中文字幕在线视频| 日韩视频一区二区在线观看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 欧美不卡视频在线免费观看 | 亚洲黑人精品在线| 国产片内射在线| 国产精品亚洲一级av第二区| 午夜福利,免费看| 成年人黄色毛片网站| 人妻丰满熟妇av一区二区三区 | 18在线观看网站| 久久热在线av| 亚洲伊人色综图| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 日韩欧美在线二视频 | 女警被强在线播放| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 久久久国产欧美日韩av| 亚洲一码二码三码区别大吗| 久久久久久久久免费视频了| 日本五十路高清| 欧美激情高清一区二区三区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产亚洲精品久久久久久毛片 | 午夜福利影视在线免费观看| 精品国产美女av久久久久小说| 黄片大片在线免费观看| 午夜福利影视在线免费观看| 午夜福利乱码中文字幕| av福利片在线| 不卡av一区二区三区| avwww免费| 丝袜人妻中文字幕| 精品国产国语对白av| 色在线成人网| 亚洲av熟女| 国产成人免费观看mmmm| 久久香蕉精品热| 亚洲久久久国产精品| 免费在线观看黄色视频的| 亚洲av成人一区二区三| 国产高清激情床上av| 黄片大片在线免费观看| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 亚洲av欧美aⅴ国产| 中文字幕最新亚洲高清| 亚洲伊人色综图| 大型av网站在线播放| 国产精品一区二区在线不卡| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产成人精品在线电影| svipshipincom国产片| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 成年人免费黄色播放视频| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 欧美精品亚洲一区二区| 亚洲,欧美精品.| 欧美成狂野欧美在线观看| 国产1区2区3区精品| av中文乱码字幕在线| 久久久久久久精品吃奶| 窝窝影院91人妻| 午夜福利视频在线观看免费| 久久九九热精品免费| 亚洲精品av麻豆狂野| videos熟女内射| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 中文字幕最新亚洲高清| 色在线成人网| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 亚洲少妇的诱惑av| 嫁个100分男人电影在线观看| 99精品在免费线老司机午夜| 国产不卡一卡二| 高清毛片免费观看视频网站 | 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 欧美人与性动交α欧美软件| www.999成人在线观看| 精品一区二区三区四区五区乱码| 激情在线观看视频在线高清 | 亚洲欧美一区二区三区久久| 黄色女人牲交| 两人在一起打扑克的视频| 国产精品国产高清国产av | 精品国产国语对白av| avwww免费| 男人操女人黄网站| av电影中文网址| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 在线视频色国产色| 香蕉国产在线看| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| avwww免费| 国产熟女午夜一区二区三区| 精品久久久精品久久久| 两个人免费观看高清视频| av福利片在线| 麻豆乱淫一区二区| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 成人18禁在线播放| 99久久人妻综合| 久久亚洲真实| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 国产av一区二区精品久久| 国产极品粉嫩免费观看在线| 亚洲专区国产一区二区| 老司机影院毛片| 国产片内射在线| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 最新的欧美精品一区二区| 精品卡一卡二卡四卡免费| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 成年动漫av网址| 波多野结衣一区麻豆| 一本大道久久a久久精品| 亚洲成人国产一区在线观看| 人妻久久中文字幕网| 婷婷成人精品国产| 日韩欧美免费精品| 免费在线观看日本一区| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 久久久国产成人免费| www日本在线高清视频| 一本一本久久a久久精品综合妖精| 亚洲免费av在线视频| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产精品.久久久| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 老熟妇仑乱视频hdxx| 狠狠狠狠99中文字幕| 91老司机精品| 精品国产一区二区三区四区第35| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 91成年电影在线观看| 高清在线国产一区| 免费黄频网站在线观看国产| 桃红色精品国产亚洲av| 国产精品国产高清国产av | 又黄又爽又免费观看的视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产不卡一卡二| 日本一区二区免费在线视频| 国产视频一区二区在线看| 黄色视频,在线免费观看| 久久久久精品国产欧美久久久| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 波多野结衣一区麻豆| 亚洲一区中文字幕在线| 老司机影院毛片| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 久久亚洲精品不卡| 成年女人毛片免费观看观看9 | 亚洲精华国产精华精| 高潮久久久久久久久久久不卡| 成人av一区二区三区在线看| 久久久久精品人妻al黑| 99香蕉大伊视频| 国产1区2区3区精品| 新久久久久国产一级毛片| 极品教师在线免费播放| 成人国语在线视频| www日本在线高清视频| 国产xxxxx性猛交| 满18在线观看网站| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 国产免费男女视频| 精品久久久久久,| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产精品免费大片| 一级黄色大片毛片| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 99riav亚洲国产免费| av天堂久久9| 激情视频va一区二区三区| 国产精品二区激情视频| 国产国语露脸激情在线看| 看黄色毛片网站| 国产一区有黄有色的免费视频| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 亚洲综合色网址| 麻豆成人av在线观看| 国产免费现黄频在线看| 久久热在线av| 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 无遮挡黄片免费观看| 午夜精品在线福利| 午夜两性在线视频| 在线观看午夜福利视频| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 色94色欧美一区二区| 国产人伦9x9x在线观看| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 不卡一级毛片| 十八禁人妻一区二区| 欧美激情久久久久久爽电影 | 国产91精品成人一区二区三区| 女人精品久久久久毛片| 日本五十路高清| 国产欧美日韩一区二区精品| 亚洲成人免费电影在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 中文字幕精品免费在线观看视频| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 搡老熟女国产l中国老女人| 男女床上黄色一级片免费看| 最近最新中文字幕大全电影3 | 99久久精品国产亚洲精品| 黄色 视频免费看| 中国美女看黄片| 国产免费男女视频| 久久人妻熟女aⅴ| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 精品视频人人做人人爽| 欧美成狂野欧美在线观看| 一本综合久久免费| 1024香蕉在线观看| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 亚洲人成伊人成综合网2020| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 宅男免费午夜| 在线观看免费午夜福利视频| av电影中文网址| 精品人妻在线不人妻| 午夜精品久久久久久毛片777| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产高清激情床上av| 欧美色视频一区免费| 一本大道久久a久久精品| 亚洲第一青青草原| 久久这里只有精品19| 国产精品免费视频内射| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 手机成人av网站| 国产伦人伦偷精品视频| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 精品免费久久久久久久清纯 | 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 久久精品国产亚洲av香蕉五月 | 中文字幕人妻丝袜一区二区| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 国产高清国产精品国产三级| 国产不卡一卡二| 视频区图区小说| 女同久久另类99精品国产91| 90打野战视频偷拍视频| 成人18禁在线播放| 亚洲精品国产区一区二| 国产一区二区三区在线臀色熟女 | 国产精品久久久久成人av| 成在线人永久免费视频| 国产在视频线精品| 性色av乱码一区二区三区2| 色播在线永久视频| 黑丝袜美女国产一区| 亚洲av片天天在线观看| 黑丝袜美女国产一区| 国产成人精品久久二区二区免费| 国产成人精品在线电影| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久久国产精品麻豆| 久久 成人 亚洲| 日本黄色日本黄色录像| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 黄片播放在线免费| 十八禁网站免费在线| 两个人看的免费小视频| 一二三四社区在线视频社区8| 最新美女视频免费是黄的| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 极品少妇高潮喷水抽搐| 成人国语在线视频| 国产又色又爽无遮挡免费看| 夫妻午夜视频| 国产精品免费一区二区三区在线 | 天天影视国产精品| 美女扒开内裤让男人捅视频| 国产精品久久久人人做人人爽| 亚洲avbb在线观看| 一进一出好大好爽视频| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 99re6热这里在线精品视频| 精品久久久久久久久久免费视频 | 免费观看人在逋| 91九色精品人成在线观看| 成在线人永久免费视频| 热99国产精品久久久久久7| 亚洲av第一区精品v没综合| 成人永久免费在线观看视频| 黄频高清免费视频| 女性被躁到高潮视频| 国产成人精品久久二区二区91| 亚洲一区中文字幕在线| 1024视频免费在线观看| 不卡一级毛片| bbb黄色大片| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产99白浆流出| 欧美成狂野欧美在线观看| 婷婷成人精品国产| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国产精品影院久久| 老司机午夜福利在线观看视频| 波多野结衣av一区二区av| 欧美一级毛片孕妇| 两个人免费观看高清视频| 亚洲精品国产色婷婷电影| 宅男免费午夜| av国产精品久久久久影院| 国产亚洲欧美在线一区二区| 91九色精品人成在线观看| 欧美日韩乱码在线| 欧美激情久久久久久爽电影 | 老熟妇乱子伦视频在线观看| 天天操日日干夜夜撸| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 亚洲国产欧美一区二区综合| 精品国产亚洲在线| 69精品国产乱码久久久| 韩国精品一区二区三区| 国产单亲对白刺激| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| av有码第一页| 亚洲一区二区三区不卡视频| 欧美在线一区亚洲| 丰满饥渴人妻一区二区三| 久久午夜亚洲精品久久| 大型黄色视频在线免费观看| 性少妇av在线| 亚洲欧美色中文字幕在线| 精品福利永久在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 1024视频免费在线观看| 欧美成人午夜精品| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 成人永久免费在线观看视频| 久久久水蜜桃国产精品网| 色综合欧美亚洲国产小说| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 精品免费久久久久久久清纯 | 在线观看免费视频网站a站| 亚洲欧美激情综合另类| 水蜜桃什么品种好| 国产成人精品在线电影| av一本久久久久| 亚洲国产精品sss在线观看 | 亚洲国产毛片av蜜桃av| 欧美精品一区二区免费开放| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 久久国产精品大桥未久av| 两个人看的免费小视频| 99精品欧美一区二区三区四区| 窝窝影院91人妻| 黄色视频,在线免费观看| 超碰成人久久| 国产成人影院久久av| 妹子高潮喷水视频| 美女 人体艺术 gogo| 欧美精品高潮呻吟av久久| 亚洲国产中文字幕在线视频| 99re6热这里在线精品视频| 真人做人爱边吃奶动态| 男女免费视频国产| 成人特级黄色片久久久久久久| av福利片在线| 国产成人系列免费观看| 欧美大码av| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲中文日韩欧美视频| 丝袜美腿诱惑在线| 又紧又爽又黄一区二区| 女警被强在线播放| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 国产人伦9x9x在线观看| 国产精品.久久久| 99国产精品一区二区三区| 中国美女看黄片| 老司机靠b影院| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产又爽黄色视频| av视频免费观看在线观看| 国产精品一区二区免费欧美| 亚洲av电影在线进入| 欧美精品啪啪一区二区三区| 桃红色精品国产亚洲av| 国产在线一区二区三区精| 久久久国产一区二区| 亚洲,欧美精品.| 最新美女视频免费是黄的| 久久天堂一区二区三区四区| 国产麻豆69| 校园春色视频在线观看| 精品国产亚洲在线| 一级片免费观看大全| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲精品粉嫩美女一区| 人人澡人人妻人| 在线永久观看黄色视频| 在线播放国产精品三级| 成年动漫av网址| 欧美成人免费av一区二区三区 | 一本一本久久a久久精品综合妖精| 最新美女视频免费是黄的| 国产91精品成人一区二区三区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 一a级毛片在线观看| 亚洲avbb在线观看| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 欧美成人免费av一区二区三区 | 大陆偷拍与自拍| 韩国av一区二区三区四区| 成在线人永久免费视频| 久久精品国产综合久久久| 极品教师在线免费播放| 欧美乱色亚洲激情| 51午夜福利影视在线观看| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲人成伊人成综合网2020| 国产精品久久久人人做人人爽| 日日爽夜夜爽网站| 大型av网站在线播放| 丝袜在线中文字幕| 精品午夜福利视频在线观看一区| 一二三四社区在线视频社区8| 日韩免费高清中文字幕av| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 午夜免费成人在线视频| 欧美精品av麻豆av| 极品教师在线免费播放| 欧美成人午夜精品| 亚洲免费av在线视频| 亚洲第一青青草原| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲av欧美aⅴ国产| 亚洲五月色婷婷综合| 久久精品亚洲av国产电影网| 黄色 视频免费看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 黄色 视频免费看| 女警被强在线播放| 亚洲少妇的诱惑av| 女人被狂操c到高潮| 国产xxxxx性猛交| 欧美国产精品一级二级三级| 在线免费观看的www视频| 最新美女视频免费是黄的| 一二三四社区在线视频社区8| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 亚洲精华国产精华精| 自线自在国产av| 午夜久久久在线观看| 欧美激情极品国产一区二区三区| 手机成人av网站| 视频区图区小说| av视频免费观看在线观看| 午夜日韩欧美国产| 欧美日韩成人在线一区二区| tube8黄色片| xxxhd国产人妻xxx| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 纯流量卡能插随身wifi吗| 午夜久久久在线观看| 视频区欧美日本亚洲| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 女人精品久久久久毛片| 男女床上黄色一级片免费看| 久久久久国产精品人妻aⅴ院 | 国产一区有黄有色的免费视频| 黄色a级毛片大全视频| а√天堂www在线а√下载 | 777米奇影视久久| 日本黄色日本黄色录像| 国产精品一区二区精品视频观看| x7x7x7水蜜桃| 人妻一区二区av| 欧美国产精品va在线观看不卡| 99精品久久久久人妻精品| 久热这里只有精品99| 99久久99久久久精品蜜桃| 国产精华一区二区三区| ponron亚洲| 性少妇av在线| 亚洲片人在线观看| 搡老乐熟女国产| 欧美激情 高清一区二区三区| 亚洲在线自拍视频| 在线永久观看黄色视频| 国产有黄有色有爽视频| 欧美性长视频在线观看| 久久久久国内视频| 一级a爱视频在线免费观看| 麻豆av在线久日| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 精品一区二区三卡| 久久国产精品人妻蜜桃| 成年人免费黄色播放视频| 午夜福利影视在线免费观看| 国产精品 国内视频| 亚洲精品国产区一区二| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产欧美日韩精品亚洲av| 精品卡一卡二卡四卡免费| 久久久久久久精品吃奶| 久久久精品区二区三区| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 亚洲人成电影观看| 丁香欧美五月| 亚洲成人手机| 欧美精品一区二区免费开放| 久热这里只有精品99| 高清欧美精品videossex| 欧美日韩一级在线毛片|