本文選題：彈性網(wǎng)絡(luò) + 分組滯后空間結(jié)構(gòu)��； 參考：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：本篇論文由兩部分構(gòu)成。第一部分研究的是時空滯后模型的相關(guān)問題,第二部分研究的是利用決策樹解決眾籌領(lǐng)域的相關(guān)問題。兩部分獨立進行研究,相互之間并無關(guān)聯(lián)。第一部分:本部分提出了時空模型STLM-gl,這個模型的時空權(quán)重矩陣為下三角陣且具有分組效應(yīng)。算法 STENOLS(Spatio-Temporal Elastic Net and Ordinary Least Squares)可以用來估計上述模型的參數(shù)�？臻g模型的(空間滯后模型與空間誤差模型)空間權(quán)重矩陣在以往的研究中通常是主觀給定,這往往與真實的空間結(jié)構(gòu)有所出入。在該部分中,算法STENOLS就是用來估計模型STLM-gl中未知的時空權(quán)重矩陣,其可幫助研究人員更好的找到隱藏的時空結(jié)構(gòu)。通過利用彈性網(wǎng)絡(luò)估計時空權(quán)重矩陣中不為0的元素,再利用最小二乘法估計具體參數(shù)值,其產(chǎn)生的偏差比僅用彈性網(wǎng)絡(luò)要小的多。Pace于2000年發(fā)表的論文已經(jīng)表明了分組效應(yīng)在實際應(yīng)用場景中是具有實際意義的。第二部分:隨著眾籌行業(yè)的迅猛發(fā)展,眾籌項目數(shù)量迅速增長,使得投資者在項目選擇上花費了大量的時間精力。本部分旨在幫助投資者以最少時間成本選擇優(yōu)質(zhì)的眾籌項目。在假設(shè)眾籌項目優(yōu)質(zhì)程度與融資完成比有正相關(guān)關(guān)系的前提下,本部分基于京東眾籌數(shù)據(jù),利用CART回歸樹算法進行決策樹建模。研究結(jié)果表明,投資者應(yīng)重點關(guān)注目標金額,關(guān)注人數(shù),項目進展和話題這四個指標。本部分研究結(jié)果僅適用于獎勵型眾籌,對于其他類型眾籌應(yīng)當重新選擇自變量進行模型建立,但決策樹模型仍然可以適用。
[Abstract]:This thesis consists of two parts. In the first part, the related problems of time-space lag model are studied. In the second part, the decision tree is used to solve the related problems in the field of crowdfunding. The two parts are independent of each other and have no relationship with each other. In the first part, a spatio-temporal model STLM-glis is proposed. The space-time weight matrix of this model is a lower triangular matrix and has grouping effect. The algorithm STENOLS(Spatio-Temporal Elastic Net and Ordinary Least Squares) can be used to estimate the parameters of the above model. The spatial weight matrix of spatial model (spatial lag model and spatial error model) is usually given subjectively in previous studies, which is often different from the real spatial structure. In this part, the algorithm STENOLS is used to estimate the unknown space-time weight matrix in the model STLM-gl, which can help researchers find the hidden space-time structure better. By using the elastic network to estimate the non-zero elements in the space-time weight matrix, and then using the least square method to estimate the specific parameter values, The paper published in 2000 by .Pace, which produces a much smaller deviation than the elastic network alone, has shown that the grouping effect is of practical significance in practical application scenarios. The second part: with the rapid development of crowdfunding industry, the number of crowdfunding projects increases rapidly, which makes investors spend a lot of time and energy on project selection. This section aims to help investors select high-quality crowdfunding projects at minimum time cost. Under the assumption that there is a positive correlation between the quality of crowdfunding project and the ratio of financing completion, this part uses CART regression tree algorithm to model decision tree based on JingDong crowdfunding data. The results show that investors should focus on the target amount, number of people, project progress and topic. The results of this study are only applicable to reward crowdfunding. For other types of crowdfunding, independent variables should be re-selected for modeling, but the decision tree model can still be applied.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F832.4

【參考文獻】

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本文編號：1935637