异类知识管理视角下交易平台风险识别及治理研究

发布时间：2021-08-15 03:06

　　数字化使得平台经济成为主流的经济模式,而风险特征的准确识别是应对平台经济异常事件的发生并产生对应治理策略的重点。论文从这一角度出发,选择实体产品交易平台和服务交易平台中两个代表性交易平台的异常事件为研究对象,重点解决两个实际问题:1)如何在异类知识管理的视角下利用机器学习算法识别交易平台经济中异常行为的风险特征及机理。2)在知识管理基本环节的知识创造、转移、存储、应用中,如何创新异类知识获取及异类知识共享的方法,增加异类知识的密集度,解决平台生态中各方主体知识不对称问题,实现针对性的平台治理策略。全文研究方法如下:首先,遵循设计科学的研究范式,并在DIKW知识利用体系的基础上,设计和开发了异类知识获取与利用策略,构建了交易平台风险识别与治理框架模型,为后续研究提供了理论框架支撑,更好的实现数据挖掘与异类知识管理相结合。其次,在实体产品交易平台的异常“羊毛党”风险识别与治理研究中,侧重可解释性集成算法,通过构造特征群及群内特征针对性交叉组合,创新了一种切合消费金融平台的多类型业务场景的特征工程半自动特征提取方法,并提出基于贝叶斯超参数优化的Light GBM异常行为用户风险识别新方法,通... 

【文章来源】：武汉纺织大学湖北省

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

错误率与损失值

贡献率最高的前15个解释特征

5服务产品交易平台模型验证与讨论41[27]Nian等[110]--91.00-ubelj等[111]87.2089.1365.08Xu等[112]88.7--Tao等[113]-91.31-由于集成深度学习模型的输入必须为数字，故通过将类别型数据转化为独热向量编码，对数值型数据通过公式5.1在[0,1]范围内进行标准化处理，加速提高梯度下降求最优解时的速度同时更利于综合比较。minmaxmin"xxxxx式（5.1）5.4算法模型的设计所提出的集成深度学习欺诈风险识别模型由CNN、LSTM和DNN层组成，并以线性结构连接。图5.1显示了所提出进行车险欺诈识别的总体构建。与传统的机器学习分类器不同，深度学习算法不依赖于任何特征工程,相反，将原始数据输入后，通过多个隐藏层的非线性变换，以获得最佳的特征表示本身。该模型使用预处理数据作为输入，使用CNN中的卷积展现的良好的特征表达能力自动提取局部通用特征，然后将学习到的特征传递给LSTM层，在去除噪声的同时这有助于获得序列间相关信息，隐式地模拟数据属性之间的共线依赖性，并将该特征传递给全连接DNN层后通过Relu非线性激活函数执行欺诈风险识别。图5.1所提出的CNN-LSTM融合神经网络结构图

【参考文献】：
期刊论文
[1]管理决策情境下大数据驱动的研究和应用挑战——范式转变与研究方向[J]. 陈国青,吴刚,顾远东,陆本江,卫强.  管理科学学报. 2018(07)
[2]电子商务平台吸附能力的影响机制研究——平台柔性和控制机制的交互效应[J]. 池毛毛,赵晶,李延晖,王伟军,卢新元.  管理科学学报. 2018(07)
[3]共享经济创业的异常模仿行为及其协同治理[J]. 彭华涛,罗一郎,夏德.  科学学研究. 2018(07)
[4]电子商务平台生态化与平台治理政策[J]. 李广乾,陶涛.  管理世界. 2018(06)
[5]基于二次组合的特征工程与XGBoost模型的用户行为预测[J]. 杨立洪,白肇强.  科学技术与工程. 2018(14)
[6]平台型企业社会责任:边界、治理与评价[J]. 阳镇.  经济学家. 2018(05)
[7]基于LightGBM算法的P2P项目信用评级模型的设计及应用[J]. 马晓君,沙靖岚,牛雪琪.  数量经济技术经济研究. 2018(05)
[8]基于图分析和支持向量机的企业网异常用户检测[J]. 徐兵,郭渊博,叶子维,胡永进.  计算机应用. 2018(02)
[9]基于GMM-RBF神经网络的前列腺癌诊断方法[J]. 崔少泽,王杜娟,王苏桐,夏江南,王延章,JIN Yaochu.  管理科学. 2018(01)
[10]平台型网络市场中的“柠檬问题”形成机理与治理机制——基于阿里巴巴的案例研究[J]. 汪旭晖,张其林.  中国软科学. 2017(10)



本文编号：3343721