作为运输领域的新业态,网络货运平台在一定程度上解决了我国公路货运市场物流成本高居不下的问题。网络货运平台坚持“场内交易”模式,对于每一笔订单,平台都会直接和承运人、托运人分别签订电子合同,然后委托承运人进行货物运输。然而在承运人摘单、运输至回单结算的过程中,存在承运人违约导致订单无法完成的情况,使托运人权益受损,影响托运人对平台的满意度和粘性。甚至一部分承运人拿到预付运费后违约,却不退还运费,给平台带来了直接经济损失。当前,我国网络货运平台发展暂未成熟,上述风险管控问题是网络货运平台可持续发展道路上必须攻克的问题。本文以网络货运平台承运人违约行为为研究对象,做了如下工作:第一,通过借鉴金融、电力等领域对用户违约行为的研究成果,并分析了网络货运平台特点和承运人特点,对网络货运平台承运人违约行为内涵及表现形式进行了界定;第二,考虑到平台应当对不同价值的承运人的违约行为采取不同的措施,本文对传统用户价值模型进行属性衍生,构建了融入用户风险的网络货运平台承运人价值细分模型,并基于该模型使用K-means算法实现承运人类别细分,得到高风险高价值承运人、中风险低价值承运人和低风险中价值承运人,继而根据分用户群的特征为网络货运平台科学管理承运人提供相应的运营策略及风控建议;最后,为了实现对承运人违约行为的预警,本文将上一步得到的承运人细分结果作为特征因子,并结合承运人历史行为、订单信息、车辆信息等维度的特征构建了承运人违约预测指标体系,继而训练出表现较好的随机森林、XGBoost、Light GBM分类模型。通过对M平台真实数据数值进行实践结果分析得到,承运人价值细分结果标签对预测模型起积极作用。进一步的,为了得到效果更好的预测模型,本文使用Stacking模型融合方法对上述模型进行融合,得到了召回率为98.45%的预测模型,并阐述了模型针对不同类别承运人的应用场景。本文的研究对网络货运平台及时发现承运方违约行为,采取正确的客户关系管理措施,进一步降低平台风险,从而提高用户满意度和粘性,提高企业利润具有重要的意义和参考价值。