【摘 要】
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针对网络购物过程中的交易风险问题,提出一种利用深度学习技术中的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型和深度置信网络(deep belief network,DBN)模型来进行网络
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江农业工程职业学院信息学院,哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773388,61374138)
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针对网络购物过程中的交易风险问题,提出一种利用深度学习技术中的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型和深度置信网络(deep belief network,DBN)模型来进行网络购物风险评估的方法。该方法首先确定交易风险评估的多个影响因素,然后采用RNN模型对主观因素进行语义分析和情感分类,从而实现定性的主观评价到定量的客观评价的转化,最后采用DBN模型对所有客观影响因素进行交易风险综合评估。通过模拟实验验证,所提出的方法能够有效的解决交易风险评估问题,同时相比传统方
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