基于动静态表征的众筹协同预测方法

• 作者: 刘淇 张凯 潘镇 赵洪科 陈恩红
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 非经典条件下的机器学习方法专题
• 页码范围: 967-980
• 页数: 14页
• 分类号: TP181
• 字数: 13219字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵洪科	天津大学管理与经济学部	4	4	1.0	2.0