支持模型迭代优化的企业成长性评价模型管理系统的设计与实现
这是一篇关于企业成长性评价,机器学习模型,模型优化,模型管理系统的论文, 主要内容为在企业融资过程中,监管机构和服务机构需对企业的成长性(发展阶段、科创能力等)进行评估,了解企业未来发展潜力和竞争力以便匹配资本市场产品和服务。当前对企业成长性评价的方法仍以尽职调查为基础,领域专家人工评价为手段,缺乏从数据层面、系统方面和智能算法分析层面的有效支撑。随着机器学习和大数据技术的快速发展,在对企业成长性评价的过程中,可以借助机器学习技术来提高其自动化程度,为企业提供更准确的数据分析和更快速的决策支持。因此某企业建立了科创企业大数据平台,其中包含了企业成长阶段、科创能力、财务风险等机器学习评价模型。然而随着企业成长性分析需求的不断增加,系统未来还会集成更多的机器学习模型,所以迫切需要建立能够支持模型迭代优化的模型管理系统。本文设计并实现了一个支持模型迭代优化的企业成长性评价模型管理系统,用户通过该系统可以管理大数据平台中使用的机器学习模型、模型训练数据以及用于模型训练的服务器硬件资源。为解决随着业务数据增长机器学习模型精度失效的问题,本文提出了一种基于数据驱动迭代机器学习模型的方法,引入领域专家验证模型结果形成反馈,并基于数据版本进行模型的再训练及模型版本管理。机器学习专家可以利用此数据迭代方法完成训练数据集的迭代,快速训练新的企业成长性评价模型并部署模型至大数据平台。最终,通过本系统实现了对企业成长性评价模型的生命周期管理和迭代优化。本系统已经集成至科创企业大数据平台中,并投入实际使用,系统运行状态良好。机器学习专家通过使用该系统可快速迭代优化原有企业成长性评价各种模型,能够有效提高企业成长性评价模型的应用准确性及优化效率,并且能够降低领域专家参与难度,进而能够提高应用模型进行企业成长性评价的准确性及有效性。
银行营销反欺诈监控分析系统的设计与实现
这是一篇关于银行,反欺诈,监控分析系统,机器学习模型的论文, 主要内容为随着互联网特别是移动互联网的快速普及,传统银行业务正在面临着数字化转型的机遇与挑战。为方便终端用户,并且积累数字化资产,银行的很多业务已经从线下迁移至线上,线上营销和推广活动也日渐多样化。与此同时,针对银行营销和推广的各种欺诈行为层出不穷。面对专业化、系统化的欺诈团伙,传统基于专家规则的反欺诈方法易于被破解和绕过,而造成较大经济损失。因此,银行营销反欺诈系统亟需与大数据、机器学习技术融合来为银行业务提供安全风控的支撑。本文所提出的营销反欺诈监控分析系统从H银行的实际情况出发,融合了基于用户黑名单的欺诈检测方法、基于专家规则的欺诈检测方法以及基于机器学习模型的欺诈检测方法,通过三层检测机制的打通形成了一条完整的欺诈用户检测链路,极大地提升了对欺诈用户的识别率。系统进一步通过增加人工审核机制,有效地降低了将正常用户误判为欺诈用户的风险。此外,系统建立了模型管理与效果监测机制,以方便管理人员对欺诈模型进行管控与迭代。在架构设计层面,本系统基于微服务架构的思想进行规划和设计,开发了用户黑名单检测管理、专家规则检测管理、模型欺诈检测、欺诈模型管理、欺诈人工审查、模型效果监测,以及用户检测结果统一推送等微服务,形成互联互通的基于微服务架构的反欺诈监控分析系统。本系统通过网关服务与银行营销业务系统进行数据交互,对欺诈用户进行拦截。在具体工程实现层面,本系统使用Spring Cloud框架构建系统,使用Rabbit MQ作为消息队列,使用My SQL和Redis作为主要的数据存储系统。在系统部署层面,本系统使用Docker容器作为微服务的部署载体。在分类预测的算法和模型层面,本系统选取SMOTE算法和XGBoost算法构建机器学习模型。目前,H银行部分线上营销业务系统已经接入本系统,在帮助H银行营销系统进行欺诈用户检测方面取得良好效果,大大降低了因用户欺诈行为所带来的经济损失,使得线上营销活动的实际效果得到了提升。
支持模型迭代优化的企业成长性评价模型管理系统的设计与实现
这是一篇关于企业成长性评价,机器学习模型,模型优化,模型管理系统的论文, 主要内容为在企业融资过程中,监管机构和服务机构需对企业的成长性(发展阶段、科创能力等)进行评估,了解企业未来发展潜力和竞争力以便匹配资本市场产品和服务。当前对企业成长性评价的方法仍以尽职调查为基础,领域专家人工评价为手段,缺乏从数据层面、系统方面和智能算法分析层面的有效支撑。随着机器学习和大数据技术的快速发展,在对企业成长性评价的过程中,可以借助机器学习技术来提高其自动化程度,为企业提供更准确的数据分析和更快速的决策支持。因此某企业建立了科创企业大数据平台,其中包含了企业成长阶段、科创能力、财务风险等机器学习评价模型。然而随着企业成长性分析需求的不断增加,系统未来还会集成更多的机器学习模型,所以迫切需要建立能够支持模型迭代优化的模型管理系统。本文设计并实现了一个支持模型迭代优化的企业成长性评价模型管理系统,用户通过该系统可以管理大数据平台中使用的机器学习模型、模型训练数据以及用于模型训练的服务器硬件资源。为解决随着业务数据增长机器学习模型精度失效的问题,本文提出了一种基于数据驱动迭代机器学习模型的方法,引入领域专家验证模型结果形成反馈,并基于数据版本进行模型的再训练及模型版本管理。机器学习专家可以利用此数据迭代方法完成训练数据集的迭代,快速训练新的企业成长性评价模型并部署模型至大数据平台。最终,通过本系统实现了对企业成长性评价模型的生命周期管理和迭代优化。本系统已经集成至科创企业大数据平台中,并投入实际使用,系统运行状态良好。机器学习专家通过使用该系统可快速迭代优化原有企业成长性评价各种模型,能够有效提高企业成长性评价模型的应用准确性及优化效率,并且能够降低领域专家参与难度,进而能够提高应用模型进行企业成长性评价的准确性及有效性。
基于机器学习的电商用户分类模型研究
这是一篇关于电商用户分类,机器学习模型,贝叶斯优化算法,数据预处理,销售策略的论文, 主要内容为随着短视频和直播带货的发展,线上购物凭借着购物方便、服务周到和效率高等优势,吸引了大量的购物人群。同时,电商平台变得越来越多,用户在网上购物有了更多的选择,电商之间的竞争相比之前更加激烈,因此针对不同类别的电商用户进行精准营销成为电商领域研究的热点话题。目前,很多机器学习模型被应用到电商用户行为分析领域。然而,大多数的机器学习模型使用网格搜索算法进行优化,模型的运行效率较低。因此,本文使用基于贝叶斯优化算法的机器学习模型对电商用户进行分类,模型运行速度快,并且可以取得很好的的分类效果。本文的研究内容为:首先,基于大数据网站搜集到的电商平台用户的购物数据,对数据中的数值型变量、字符型变量、分类型变量进行探索性分析,分析这些变量的分布规律,观察是否存在正负样本不平衡的现象,如果存在样本不平衡现象需要使用数据采样方法进行处理;然后对数据进行清洗和数据格式转换,为后面构建机器学习模型做准备。接着,对数据中的特征进行特征选择,根据所选择的特征构建了KNN、随机森林、XGboost、Light GBM四种基于贝叶斯优化算法的机器学习模型,对电商用户进行分类,并比较几种模型的分类效果。由比较结果看出,在构建的几种模型中,XGboost模型的分类效果最好,模型总体的准确率达到了0.97,最适合构建电商用户分类模型。进一步,在实际中运用XGboost模型,输出分类结果中两类用户各属性的平均值,分析高质量用户和非高质量用户各自的特点,并输出XGboost模型中的特征重要性,分析影响电商用户分类的因素。最后,根据两类用户的特点,为电商平台制定销售策略提出建议,帮助电商平台做好高质量用户的维护,同时不断发展非高质量用户,防止这部分用户流失。本文对电商用户分类模型的研究,可以为电商平台的客户发展工作提供指导,有助于电商平台用户群体的不断壮大。
基于机器学习的电商用户分类模型研究
这是一篇关于电商用户分类,机器学习模型,贝叶斯优化算法,数据预处理,销售策略的论文, 主要内容为随着短视频和直播带货的发展,线上购物凭借着购物方便、服务周到和效率高等优势,吸引了大量的购物人群。同时,电商平台变得越来越多,用户在网上购物有了更多的选择,电商之间的竞争相比之前更加激烈,因此针对不同类别的电商用户进行精准营销成为电商领域研究的热点话题。目前,很多机器学习模型被应用到电商用户行为分析领域。然而,大多数的机器学习模型使用网格搜索算法进行优化,模型的运行效率较低。因此,本文使用基于贝叶斯优化算法的机器学习模型对电商用户进行分类,模型运行速度快,并且可以取得很好的的分类效果。本文的研究内容为:首先,基于大数据网站搜集到的电商平台用户的购物数据,对数据中的数值型变量、字符型变量、分类型变量进行探索性分析,分析这些变量的分布规律,观察是否存在正负样本不平衡的现象,如果存在样本不平衡现象需要使用数据采样方法进行处理;然后对数据进行清洗和数据格式转换,为后面构建机器学习模型做准备。接着,对数据中的特征进行特征选择,根据所选择的特征构建了KNN、随机森林、XGboost、Light GBM四种基于贝叶斯优化算法的机器学习模型,对电商用户进行分类,并比较几种模型的分类效果。由比较结果看出,在构建的几种模型中,XGboost模型的分类效果最好,模型总体的准确率达到了0.97,最适合构建电商用户分类模型。进一步,在实际中运用XGboost模型,输出分类结果中两类用户各属性的平均值,分析高质量用户和非高质量用户各自的特点,并输出XGboost模型中的特征重要性,分析影响电商用户分类的因素。最后,根据两类用户的特点,为电商平台制定销售策略提出建议,帮助电商平台做好高质量用户的维护,同时不断发展非高质量用户,防止这部分用户流失。本文对电商用户分类模型的研究,可以为电商平台的客户发展工作提供指导,有助于电商平台用户群体的不断壮大。
基于二维GoogLeNet-LSTM模型对股票涨跌的预测
这是一篇关于股票涨跌预测,神经网络模型,机器学习模型,量化指标的论文, 主要内容为股票市场是资本市场的重要组成部分,也是量化投资的重要研究方向。随着我国经济的不断腾飞,人们的投资理念在不断提高,对于股票趋势预测的研究课题越来越受到广大学者的重视。从初期通过简单的线性模型,例如:ARIMA模型、GARCH模型等时间序列模型对股票数据进行预测,到通过非线性模型,例如:SVM模型、RF模型、NBM模型等机器学习模型对股票数据进行研究,模型的复杂度和预测效果都在不断上升。最近几年,随着Alpha Go和Chat GPT等深度学习模型在人工智能领域的突破性发展和对人们社会生活的实质性改变,神经网络模型越来越受到广大学者的关注。神经网络逐渐应用于社会生活的各行各业,量化投资学者也开始尝试着将ANN人工神经网络、BP神经网络、RNN循环神经网络以及CNN卷积神经网络等模型应用于股票预测的研究中,并取得了不错的效果。基于上述研究背景,本文通过选取上证50指数作为研究对象,采用CNNLSTM模型对股票的涨跌进行预测。对于数据的选取,本文在通过Tushare、Bao Stock等python的API获取上证50指数的基本盘指标数据(open、high、low、close、volume等)的基础上,还通过Ta-Lib库和聚宽(Join Quant)平台引入了EMA、DEMA、MACD、ADX、OBV、CCI、RSI、ROC、ATR、Alpha002、Alpha003、Alpha006、Alpha009和Alpha070共14个新指标,并对数据进行缺失值和异常值处理、相关性分析、PCA降维、数据标准化和数据集划分等数据预处理工作。将预处理后的数据传入CNN-LSTM模型中,这里CNN模型尝试使用了二维(Conv2d)的Goog Le Net卷积神经网络,并将预测结果与一维CNN(Conv1d)模型、基本盘指标数据、ARIMA模型、SVM模型、RF模型、LSTM模型的预测结果进行比较,论证说明二维Goog Le Net-LSTM模型对于股票涨跌具有更为优秀的分类能力和预测效果。本文的实证分析结果表明:(1)使用二维(Conv2d)的Goog Le Net卷积神经网络的预测效果要优于一维CNN(Conv1d)模型;(2)通过增加更多因子可以使CNN-LSTM模型提取出更多数据特征,模型的预测效果也明显高于只包含基本盘指标的数据;(3)通过使用CNN-LSTM模型预测股票涨跌的效果要优于ARIMA模型、SVM模型、RF模型和LSTM模型。本文论证了使用二维Goog Le Net-LSTM模型能更有效的提升模型的准确率,对神经网络在股票研究领域有指导性意义。论证了通过引入更多因子和提升模型复杂度用以挖掘数据信息可以有效提升股票预测准确率,对于股票的预测和趋势性研究具有现实意义。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码码头网 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/54511.html
