典型文献
C2C电子商务网站信用评价模型及算法研究
文献摘要：
受自然语言处理研究的启发,在C2C社会商务环境下,提出了一种基于注意机制LSTM的消费者信用评分方法,这是深度学习算法的一个新的应用.受Word2vec思想的启发,将每种类型的事件视为一个单词,构造Event2vec模型将每种类型的事件转换为一个向量,然后利用注意机制LSTM网络预测用户信用评分.在实际数据集上对该方法进行了评价,结果表明,与传统的人工特征提取方法和标准的LSTM模型相比,该方法能有效地提高预测精度.
文献关键词：
C2C环境;注意力机制;LSTM模型;信用评分;Word2vec思想
中图分类号：
作者姓名：
伊新;吴瑕
作者机构：
北京信息职业技术学院数字商务学院,北京100018
文献出处：
引用格式：
[1]伊新;吴瑕-.C2C电子商务网站信用评价模型及算法研究)[J].电脑编程技巧与维护,2022(07):24-27
A类：
Event2vec
B类：
C2C,电子商务网站,信用评价模型,算法研究,自然语言处理,会商,注意机制,信用评分,评分方法,深度学习算法,Word2vec,单词,实际数据,注意力机制
AB值：
0.318546
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