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基于动静态表征的众筹协同预测方法*

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  • 【题名】:基于动静态表征的众筹协同预测方法*
  • 【年份】:2020
  • 【作者】:张凯,赵洪科,刘淇,潘镇,陈恩红
  • 【关键词】:动态追踪  用户行为分析  深度语义表征  注意力机制  长短期记忆网络
  • 【摘要】:众筹是一个新兴的互联网金融平台,项目的发起者可以通过使用互联网,征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则,只有在特定时间内收集了足够的资金,项目的筹资才会成功进行交易.为了防止项目发起者和投资者在可能失败的项目上浪费时间和精力,动态追踪众筹项目的筹资过程以及估算其融资成功概率便极为重要.然而,现有的一些工作既没有针对动态预测跟踪机制的研究,也没有考虑平台上的项目发起者和投资者之间的动态行为交互.为了解决这些问题,基于长短期记忆网络设计了一种新颖的动静态协同预测模型.该模型着重分析了用户行为,包括评论的情绪倾向以及融资过程中的动态增量信息,从而将融资项目与投资人之间的交互行为进行深度挖掘分析.首先,针对平台上的静态特征和动态用户行为数据,通过不同的Embedding方法得到他们的深度表征.在此基础上,进一步设计了基于注意力机制的协同预测模型,以便了解项目融资的时序信息对最终结果的影响程度.最后,在真实的众筹数据集上进行的大量实验结果表明,所提出的动静态表征预测方法相比其他预测方法更为有效.
  • 【期刊名】:软件学报
  • 【分类号】:F832.4;F724.6
  • 【期号】:第4期
  • 【作者简介】:张凯 (1993-),男,安徽亳州人,博士生,CCF学生会员,主要研究领域为数据挖掘,自然语言处理,个性化推荐. 赵洪科 (1989-),男,博士,讲师,CCF 专业会员,主要研究领域为数据挖掘,商务分析,互联网金融. 刘淇 (1986-),男,博士,副教授,博士生导师,CCF 专业会员,主要研究领域为数据挖掘,社交网络,个性化推荐. 潘镇 (1988-),男,博士生,主要研究领域为数据挖掘,社交网络. 陈恩红 (1968-),男,博士,博士生导师,CCF会士,主要研究领域为数据挖掘,社交网络,推荐系统.
  • 【作者单位】:大数据分析与应用安徽省重点实验室(中国科学技术大学);天津大学管理与经济学部
  • 【页码】:967-980
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