内蒙古工业大学学报（自然科学版）
內矇古工業大學學報（自然科學版）
내몽고공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF INNER MONGOLIA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2015年
1期
47-51
,共5页
恶意网购行为%经典分类算法%神经网络算法%SSGP算法%偏斜训练集
噁意網購行為%經典分類算法%神經網絡算法%SSGP算法%偏斜訓練集
악의망구행위%경전분류산법%신경망락산법%SSGP산법%편사훈련집
Malicious online shopping behavior%Classical classification algorithm%Neural network algorithm%SSGP algorithm%skewed training datasets
因为恶意网购(评价)行为具有偶发性和隐蔽性,所以成为卖家和网购平台提供者关注的问题.针对这一问题,本文设计了一种方案,即通过分析网上购物历史交易数据集(偏斜数据集),找出恶意评价行为的“特征”.本文使用3组UCI中的偏斜数据集进行实验,首先使用了两种能够让偏斜数据集趋于平衡的算法(SSGP、Ensemble算法),再对平衡算法处理后的数据集分别使用经典分类和神经网络算法,最后通过对比实验结果发现SSGP+神经网络这一组合算法对处理偏斜程度较高的训练集效果较好,使用这一组合算法对网上购物的历史交易数据集进行分类,得出的结果对卖家判断恶意购买行为具有较高的参考价值.
因為噁意網購(評價)行為具有偶髮性和隱蔽性,所以成為賣傢和網購平檯提供者關註的問題.針對這一問題,本文設計瞭一種方案,即通過分析網上購物歷史交易數據集(偏斜數據集),找齣噁意評價行為的“特徵”.本文使用3組UCI中的偏斜數據集進行實驗,首先使用瞭兩種能夠讓偏斜數據集趨于平衡的算法(SSGP、Ensemble算法),再對平衡算法處理後的數據集分彆使用經典分類和神經網絡算法,最後通過對比實驗結果髮現SSGP+神經網絡這一組閤算法對處理偏斜程度較高的訓練集效果較好,使用這一組閤算法對網上購物的歷史交易數據集進行分類,得齣的結果對賣傢判斷噁意購買行為具有較高的參攷價值.
인위악의망구(평개)행위구유우발성화은폐성,소이성위매가화망구평태제공자관주적문제.침대저일문제,본문설계료일충방안,즉통과분석망상구물역사교역수거집(편사수거집),조출악의평개행위적“특정”.본문사용3조UCI중적편사수거집진행실험,수선사용료량충능구양편사수거집추우평형적산법(SSGP、Ensemble산법),재대평형산법처리후적수거집분별사용경전분류화신경망락산법,최후통과대비실험결과발현SSGP+신경망락저일조합산법대처리편사정도교고적훈련집효과교호,사용저일조합산법대망상구물적역사교역수거집진행분류,득출적결과대매가판단악의구매행위구유교고적삼고개치.
