C2C电子商务网站信用评价模型及算法研究  

作　　者：伊新[1] 吴瑕[1] 

机构地区：[1]北京信息职业技术学院数字商务学院,北京100018

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2022年第7期24-27,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

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。

关 键 词：C2C环境 注意力机制 LSTM模型 信用评分 Word2vec思想 

分 类 号：F724.6[经济管理—产业经济] TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]