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異類知識(shí)管理視角下交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及治理研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-15 03:06
  數(shù)字化使得平臺(tái)經(jīng)濟(jì)成為主流的經(jīng)濟(jì)模式,而風(fēng)險(xiǎn)特征的準(zhǔn)確識(shí)別是應(yīng)對(duì)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)異常事件的發(fā)生并產(chǎn)生對(duì)應(yīng)治理策略的重點(diǎn)。論文從這一角度出發(fā),選擇實(shí)體產(chǎn)品交易平臺(tái)和服務(wù)交易平臺(tái)中兩個(gè)代表性交易平臺(tái)的異常事件為研究對(duì)象,重點(diǎn)解決兩個(gè)實(shí)際問(wèn)題:1)如何在異類知識(shí)管理的視角下利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別交易平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中異常行為的風(fēng)險(xiǎn)特征及機(jī)理。2)在知識(shí)管理基本環(huán)節(jié)的知識(shí)創(chuàng)造、轉(zhuǎn)移、存儲(chǔ)、應(yīng)用中,如何創(chuàng)新異類知識(shí)獲取及異類知識(shí)共享的方法,增加異類知識(shí)的密集度,解決平臺(tái)生態(tài)中各方主體知識(shí)不對(duì)稱問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的平臺(tái)治理策略。全文研究方法如下:首先,遵循設(shè)計(jì)科學(xué)的研究范式,并在DIKW知識(shí)利用體系的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了異類知識(shí)獲取與利用策略,構(gòu)建了交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與異類知識(shí)管理相結(jié)合。其次,在實(shí)體產(chǎn)品交易平臺(tái)的異常“羊毛黨”風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與治理研究中,側(cè)重可解釋性集成算法,通過(guò)構(gòu)造特征群及群內(nèi)特征針對(duì)性交叉組合,創(chuàng)新了一種切合消費(fèi)金融平臺(tái)的多類型業(yè)務(wù)場(chǎng)景的特征工程半自動(dòng)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(xiǎn)識(shí)別新方法,通... 

【文章來(lái)源】:武漢紡織大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】:82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

異類知識(shí)管理視角下交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及治理研究


錯(cuò)誤率與損失值

異類知識(shí)管理視角下交易平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及治理研究


貢獻(xiàn)率最高的前15個(gè)解釋特征

結(jié)構(gòu)圖,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)構(gòu)圖


5服務(wù)產(chǎn)品交易平臺(tái)模型驗(yàn)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(guò)將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為獨(dú)熱向量編碼,對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)通過(guò)公式5.1在[0,1]范圍內(nèi)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,加速提高梯度下降求最優(yōu)解時(shí)的速度同時(shí)更利于綜合比較。minmaxmin"xxxxx式(5.1)5.4算法模型的設(shè)計(jì)所提出的集成深度學(xué)習(xí)欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(jìn)行車險(xiǎn)欺詐識(shí)別的總體構(gòu)建。與傳統(tǒng)的機(jī)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(guò)多個(gè)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(dá)能力自動(dòng)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(shí)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(guò)Relu非線性激活函數(shù)執(zhí)行欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(xiàn)】:
期刊論文
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[10]平臺(tái)型網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)中的“檸檬問(wèn)題”形成機(jī)理與治理機(jī)制——基于阿里巴巴的案例研究[J]. 汪旭暉,張其林.  中國(guó)軟科學(xué). 2017(10)



本文編號(hào):3343721

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