本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种基于快速构建邻域覆盖的个人信用风险评估方法，该方法包括：获取贷款人的个人信息数据，对该信息数据进行预处理；采用K‑means聚类算法对预处理后的数据进行聚类，构建邻域覆盖序列；计算邻域覆盖序列中的邻域中心局部密度和相对距离；根据邻域中心的局部密度和相对距离对邻域进行排序；对排序后的邻域进行选择，并对选择的邻域进行风险评估预测，得到预测结果；根据风险评估结果确定是否对贷款人进行贷款；本发明通过邻域中心的局部密度与相对距离的乘积对邻域进行选择，能够更好的评估邻域的分类能力，使得在更少的邻域下得到更高的精度。