共查询到20条相似文献，搜索用时 562 毫秒
1.
[研究目的]通过从评论文本和评论者两个维度对在线评论的特征进行挖掘,探究电商平台如何有效提高虚假评论识别的准确性,增加用户在线商品评论可信度,为消费决策提供参考。[研究方法]提出一种基于多维特征和SMOTE-RF模型的虚假评论识别方法。首先,通过识别商品虚假评论线索,构建多维特征向量,引入情感极性等特征并进行单调化处理;其次,在评分偏离度中添加了商品得分均值等统计指标来全面刻画虚假评论;最后,针对在线评论数据集中真实评论与虚假评论类不平衡问题,运用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而达到提高虚假评论识别准确性的目的。[研究结论]实验结果显示该方法在正负样本不平衡的虚假评论识别中具有更高的准确率、召回率及F1值。其中评分偏离度特征对虚假评论识别的影响最大,情感极性可作为识别的次要参考特征。因此,综合考虑在线评论多维特征和正负样本不平衡可帮助电商平台对虚假评论进行有效的过滤,为消费者提供更为可靠的评论数据。 相似文献
2.
面对网络电子交易中,各种诈骗信息层出不穷,交易风险越来越大。为了保证网络交易的安全,促进电子商务的快速发展。提出了支持向量机的电子商务交易风险预测方法。支持向量机可以利用电子商务完成交易过程中积累的各项有效数据,对未来的数据进行预测,准确评估在未来交易中,不同等级客户面临的交易风险。通过实验对提出的电子商务预测风险方法进行校验表明:该方法能够对不同的网络交易行为安全性进行较好的预测,预测精度较高,克服传统方法的缺陷,更适合当前的网络交易行为。 相似文献
3.
人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果. 相似文献
4.
《黑龙江科技信息》2020,(9)
随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展,整个社会的自动化程度不断提高,人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。表情识别是情感理解的基础,是计算机理解人们情感的前提,也是人们探索和理解智能的有效途径。本文在深度学习的背景下,提出一种基于VGG-16网络基础上的迁移学习方法,以VGG-16网络作为基础网络,通过展平层将输入特征压平为一维,最后利用两层全连接层加上Softmax经典分类算法进行分类。然后在CK+数据集上进行实验。经实验,微调的VGG-16网络在CK+数据集上训练后,得到97.97%的验证精度。实验结果证明了提出方法具有更好的检测性能。 相似文献
5.
【 目的/意义】解决获取虚假网络医疗信息数据集时专业知识不足的问题,帮助在小样本领域构建虚假网络
医疗信息识别模型。【方法/过程】本文提出一种基于权威辟谣信息转化提取构建网络虚假医疗信息数据集的思路,
并依次构建传统机器学习模型、CNN模型和BERT模型进行分类识别。【结果/结论】结果表明,基于辟谣信息能够
实现以较低成本、不依赖专家标注构建虚假医疗信息数据集。通过对比实验发现,基于微博数据预训练的 BERT
模型准确率为 95.91%,F1值为 94.57%,相比于传统机器学习模型和 CNN模型提升分别接近 6%和 4%,表明本文构
建的基于预训练的BERT模型在网络虚假医疗信息识别任务上取得了更好的效果。【创新/局限】本文提出的方法能
以较低成本建立专业领域的虚假信息数据集,所构建的BERT虚假医疗信息识别模型在小样本领域也具有实用价
值,但在数据集规模、深度学习模型对比、模型性能评价指标等方面还有待拓展与延伸。 相似文献
6.
7.
【目的/意义】随着社交网络与新闻媒体的发展，大量虚假信息的滋生与传播已经引发了严重的社会问题。目前的研究主要依赖于收集谣言发生后的传播特征进行识别。为了在早期更准确地发现谣言，本文提出一种融合深度语义知识的谣言识别模型。【方法/过程】本文通过使用Transformer和Multi-head注意力抽取舆情信息深层结构的复杂特征，融合了文档结构及上下文语义知识表征，以提高早期识别虚假舆论信息准确率来及时防止谣言传播扩散。【结果/结论】本文通过在各个平台的真实数据集进行训练和识别实验，较现有基线方法的准确率最少提升了5.6%，最大提高了24.6%。结果表明，本文模型可通过对早期谣言文本的事实验证，提高模型识别谣言的准确性以在早期阶段阻断谣言传播。【创新/局限】本文谣言识别模型在BERT-Base基础上进一步结合了舆情文本语义知识特征表征，能有效提高早期谣言的识别准确度，但目前尚未考虑谣言传播者个性化特征如社会标签、行为信息等，如何融合更多传播者特征有待进一步研究。 相似文献
8.
传统的网络入侵检测算法,使用的都是同一个或者相似的特征基作为入侵检测的衡量标准,但是在多层网络中,不同层次的特征基参数存在差异,检测结果误差较大。为此提出了一种基于多层特征基参数融合的网络入侵检测算法。通过提取多层网络操作差异特征基参数,利用非线性回归方式对每层特征基参数进行差异补偿,按照自适应融合方式对多层差异特征基进行融合处理,以此作为检测的基础。实验表明,该算法提高了检测的准确率,取得了理想的效果。 相似文献
9.
在线商品虚假评论的出现使消费者利益受到损害,而对于虚假评论识别的传统方法往往依赖于人工提取文本特征,专业领域知识的受限导致特征提取不全面、模型分类效果不理想。针对这些不足,本文提出基于卷积神经网络的学习框架,利用不同大小的卷积核学习评论更深层次的文本特征,同时减少了人为特征提取所需要的工作量。实验结果表明该方法在准确率和F值均取得了较好的效果。 相似文献
10.
【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时,也成为了虚假新闻传播的主要渠
道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻,扼制虚假信息的传播,对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方
法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻,本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析,分别设计了文本
词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法,用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特
征信息,构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型,并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/
结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果,发现融合文本特征和图像特征的多模态模型
可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型,融合了文本与图像
的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合,不仅无法实现各种特征的充分互补,而且容易造成维度灾难。 相似文献
11.
[目的/意义] 本文从实践及政策上,梳理了我国大数据交易中产权问题的管理进展,总结其中存在的问题,以期为我国大数据交易实践提供参考借鉴。[方法/过程] 在实践上,从合法授权、权属流转、交易监管3个方面调查了我国典型大数据交易平台的产权管理现状;政策上,归纳了目前我国大数据发展政策中对数据交易产权的规定,并从政策工具视角进行分析。[结果/结论] 研究发现,我国目前对大数据交易中的产权问题重视程度不足,大数据交易产权政策结构失衡,对实践的约束力也有待加强,需要加强产权的激励和资源配置作用,拉动大数据交易市场发展,同时国家层面出台相应法律政策予以规范交易行为。 相似文献
12.
随着电子商务的蓬勃发展,在线拍卖已经成为一种日渐流行的电子交易方式.首先阐述了在线拍卖所独有的特征,并对其交易流程进行了分析,然后针对目前在线拍卖中存在的买卖双方的失信行为进行研究,进一步分析了产生在线拍卖欺诈行为的原因,最后对在线拍卖信用体系的构建提出了具体的建议和对策. 相似文献
13.
专利技术的特殊性以及制度激励约束的软化,决定了专利技术交易具有较高的成本。新制度经济学的交易成本理论是分析专利技术交易成本的重要工具。专利技术交易成本的控制有赖于政府制度安排、企业制度安排的互补、协同和强化的共同作用。 相似文献
14.
《Information processing & management》2023,60(2):103231
During coronavirus (SARS-CoV2) the number of fraudulent transactions is expanding at a rate of alarming (7,352,421 online transaction records). Additionally, the Master Card (MC) usage is increasing. To avoid massive losses, companies of finance must constantly improve their management information systems for discovering fraud in MC. In this paper, an approach of advancement management information system for discovering of MC fraud was developed using sequential modeling of data depend on intelligent forecasting methods such as deep Learning and intelligent supervised machine learning (ISML). The Long Short-Term Memory Network (LSTM), Logistic Regression (LR), and Random Forest (RF) were used. The dataset is separated into two parts: the training and testing data, with a ratio of 8:2. Also, the advancement of management information system has been evaluated using 10-fold cross validation depend on recall, f1-score, precision, Mean Absolute Error (MAE), Receiver Operating Curve (ROC), and Root Mean Square Error (RMSE). Finally various techniques of resampling used to forecast if a transaction of MC is genuine/fraudulent. Performance for without re-sampling, with under-sampling, and with over-sampling is measured for each Algorithm. Highest performance of without re-sampling was 0.829 for RF algorithm-F score. While for under-sampling, it was 0.871 for LSTM algorithm-RMSE. Further, for over-sampling, it was 0.921 for both RF algorithm-Precision and LSTM algorithm-F score. The results from running advancement of management information system revealed that using resampling technique with deep learning LSTM generated the best results than intelligent supervised machine learning. 相似文献
15.
鉴于近年来一些中国企业利用私募成功完成跨国并购交易,但缺乏相应理论解释的现状,为了解答这一问题,文章采用探索性多案例研究方法,分析了联想联合美国德州太平洋集团、新桥资本和泛太平洋集团并购IBM PC业务,以及中联重科联手弘毅、曼达林和高盛并购意大利西法的案例。研究结论表明:并购企业构建的以自身为核心、包括私募及其既有网络中的组织在内的跨国并购交易网络是并购交易成功的关键;这些相关主体能够为并购企业提供互补性的资金、信息和关系资源,帮助并购企业规避风险、取得交易的成功。 相似文献
16.
《Information processing & management》2023,60(4):103412
Recently, phishing scams have become one of the most serious types of crime involved in Ethereum, the second-largest blockchain-based cryptocurrency platform. The existing phishing scams detection techniques for Ethereum mostly use traditional machine learning or network representation learning to mine the key information from the transaction network and identify phishing addresses. However, these methods typically crop the temporal transaction graph into snapshot sequences or construct temporal random wanderings to model the dynamic evolution of the topology of the transaction graph. In this paper, we propose PDTGA, a method that applies graph representation learning based on temporal graphs attention to improve the effectiveness of phishing scams detection in Ethereum. Specifically, we learn the functional representation of time directly and model the time signal through the interactions between the time encoding function and node features, edge features, and the topology of the graph. We collected a real-world Ethereum phishing scam dataset, containing over 250,000 transaction records between more than 100,000 account addresses, and divided them into three datasets of different sizes. Through data analysis, we first summarized the periodic pattern of Ethereum phishing scam activities. Then we constructed 14 kinds of account node features and 3 kinds of transaction edge features. Experimental evaluations based on the above three datasets demonstrate that PDTGA with 94.78% AUC score and 88.76% recall score outperforms the state-of-the-art methods. 相似文献
17.
B2B电子商务对交易成本的影响的实证分析 总被引：2，自引：0，他引：2
本文研究了网上交易中交易成本的变化。首先介绍了当交易形式从原来的实体市场转为电子商务市场时可能导致的交易成本的变化，接着区分了协调成本和激励成本的影响，认为B2B电子商务能减少协调成本并提高效率，同时也影响激励成本。以美国的一家B2B电子商务公司为研究对象，重点分析了协调成本中的过程成本。本文认为B2B电子商务所导致的过程改善的影响是很大的。 相似文献
18.
在中国经济的新常态下,各地区技术创新能力均已经处于较高水平,但对于创新成果的转化效率仍然较低,其关键就在于没有充分发挥技术市场对于交易效率的促进作用。现有对于影响技术市场交易效率的研究仍然较为缺乏,无法从根本上提出针对性的决策依据及建议。为探明地区创新能力对于地区技术市场交易效率将产生何种影响及如何产生的问题,在理论分析的基础上以长三角地区4个省级行政区域作为研究对象,基于效率评估两步法进行实证分析。研究结果表明通过发明类型专利和地区科技人员投入增加形成的地区创新能力的提升对技术交易中介交易效率存在促进作用,而由实用新型类型专利提升导致的创新能力的提高对交易效率存在负向影响。研究结论为促进地区技术市场交易效率的提高,进而更好地实施中国的创新驱动战略提供政策启示。 相似文献
19.
本文以2009-2015年沪深A股上市公司作为研究样本,对客户集中度与企业创新投入、创新产出之间的关系进行了实证分析,并进一步探讨了产品独特性、高新技术行业对客户集中度与企业创新关系的影响。研究发现：客户集中度与创新投入、产出显著呈正U型关系,且创新投入在客户集中度与创新产出的关系中具有部分中介作用。进一步研究表明,客户集中度与企业创新的正U型关系在产品独特性企业以及非高新技术行业更加显著。最后,对企业客户关系管理及创新决策提出了相应的对策和建议。 相似文献
20.
本文在分析现有关于交易费用研究误区的基础上,对交易费用进行了重新认识,并以家庭联产承包责任制实施为案例,以交易费用理论对这一现象进行了解读.研究认为:只有将预期交易费用纳入交易费用统计中,并采用比较制度方法才能得出对交易费用的正确认识;只有使用个体主义的成本收益分析方法才能认识制度变迁中的交易费用承担;只有对同类型交易中的交易费用进行比较才有助于找到降低交易费用的路径及方法. 相似文献