多种分类模型在海关智能化风险布控中的应用

• 作者: 刘伟 巫家敏 李波 王正刚 金瑾
• 来源期刊: 软件工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 机器学习 分类 风险布控
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2020.11.002

摘要

海关监管部门在风险布控的过程中,需要风险分析人员依据经验对各种商品的风险进行人工分类.本文用Logistic回归模型、决策树模型、随机森林模型等几种的分类模型优化风险布控过程,通过将报关数据输入分类模型得到特定商品的风险评估结果,辅助风险分析人员做出正确判断.通过实验验证这种智能化的方法能够有效克服人工风险布控中的不足,完成智能化风险布控,进一步维护国门口岸安全.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金瑾		6	4	1.0	2.0
2	王正刚		4	4	1.0	2.0
3	刘伟		2	0	0.0	0.0
4	巫家敏		2	0	0.0	0.0
5	李波		2	0	0.0	0.0