數(shù)字化使得平臺經(jīng)濟成為主流的經(jīng)濟模式,而風(fēng)險特征的準確識別是應(yīng)對平臺經(jīng)濟異常事件的發(fā)生并產(chǎn)生對應(yīng)治理策略的重點。論文從這一角度出發(fā),選擇實體產(chǎn)品交易平臺和服務(wù)交易平臺中兩個代表性交易平臺的異常事件為研究對象,重點解決兩個實際問題:1)如何在異類知識管理的視角下利用機器學(xué)習(xí)算法識別交易平臺經(jīng)濟中異常行為的風(fēng)險特征及機理。2)在知識管理基本環(huán)節(jié)的知識創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移、存儲、應(yīng)用中,如何創(chuàng)新異類知識獲取及異類知識共享的方法,增加異類知識的密集度,解決平臺生態(tài)中各方主體知識不對稱問題,實現(xiàn)針對性的平臺治理策略。全文研究方法如下:首先,遵循設(shè)計科學(xué)的研究范式,并在DIKW知識利用體系的基礎(chǔ)上,設(shè)計和開發(fā)了異類知識獲取與利用策略,構(gòu)建了交易平臺風(fēng)險識別與治理框架模型,為后續(xù)研究提供了理論框架支撐,更好的實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與異類知識管理相結(jié)合。其次,在實體產(chǎn)品交易平臺的異�！把蛎h”風(fēng)險識別與治理研究中,側(cè)重可解釋性集成算法,通過構(gòu)造特征群及群內(nèi)特征針對性交叉組合,創(chuàng)新了一種切合消費金融平臺的多類型業(yè)務(wù)場景的特征工程半自動特征提取方法,并提出基于貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化的Light GBM異常行為用戶風(fēng)險識別新方法,通... 

【文章來源】：武漢紡織大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

錯誤率與損失值

貢獻率最高的前15個解釋特征

5服務(wù)產(chǎn)品交易平臺模型驗證與討論41[27]Nian等[110]--91.00-ubelj等[111]87.2089.1365.08Xu等[112]88.7--Tao等[113]-91.31-由于集成深度學(xué)習(xí)模型的輸入必須為數(shù)字，故通過將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為獨熱向量編碼，對數(shù)值型數(shù)據(jù)通過公式5.1在[0,1]范圍內(nèi)進行標準化處理，加速提高梯度下降求最優(yōu)解時的速度同時更利于綜合比較。minmaxmin"xxxxx式（5.1）5.4算法模型的設(shè)計所提出的集成深度學(xué)習(xí)欺詐風(fēng)險識別模型由CNN、LSTM和DNN層組成，并以線性結(jié)構(gòu)連接。圖5.1顯示了所提出進行車險欺詐識別的總體構(gòu)建。與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)分類器不同，深度學(xué)習(xí)算法不依賴于任何特征工程,相反，將原始數(shù)據(jù)輸入后，通過多個隱藏層的非線性變換，以獲得最佳的特征表示本身。該模型使用預(yù)處理數(shù)據(jù)作為輸入，使用CNN中的卷積展現(xiàn)的良好的特征表達能力自動提取局部通用特征，然后將學(xué)習(xí)到的特征傳遞給LSTM層，在去除噪聲的同時這有助于獲得序列間相關(guān)信息，隱式地模擬數(shù)據(jù)屬性之間的共線依賴性，并將該特征傳遞給全連接DNN層后通過Relu非線性激活函數(shù)執(zhí)行欺詐風(fēng)險識別。圖5.1所提出的CNN-LSTM融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻】：
期刊論文
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