热门动态
东森游戏:基于改进遗传算法的电子商务交易风险评估
时间:2019-11-02 14:46

摘要Inordertoreducetheriskofe?商业交易,必要的拓扑来自交易风险的定量评估,因此吗?基于改进的遗传算法提出的Merce交易风险评估方法。稀疏散点云数据技术用于采样数据吗?交易信息,并输入到云存储系统中。您的专家数据库是什么?建立了Merce交易风险数据评估。提取Merce平台,并进行信息融合。遗传算法误用了拓朴,形成了融合的商户信任信息的交叉和变异,并与自适应全球遗传进化算法结合在一起,决定了该算法吗?仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度,并且收敛误差小吗?商业交易风险评估,并且是可行的。

遗传算法;交易;交易;信息融合;风险评估

0前言

东森游戏:基于改进遗传算法的电子商务交易风险评估

网络技术和现代物流技术促进了电子商务的快速发展。电子商务平台基于P2P和O2O交易平台。交易平台是开放和自组织的,从而导致在电子商务交易的管理和控制方面存在漏洞。

为了使电子商务交易的风险最小化,需要定量的信息评估方法来评估电子商务交易并提高对风险的响应能力和水平。因此,研究电子商务交易风险评估方法具有重要意义。

传统方法主要采用神经网络预测评估法和决策树预测评估法进行电子商务交易风险评估,采用无监督学习训练方法对电子商务交易风险信息进行线性关联,提取电子商务交易数据的风险相关性。特征[2],例如,文献[3]提出了一种电子商务下的信任网络的构建和优化方法,结合项目分类和云模型方法来推荐商家的信任度,取得了较好的风险预测效果,但是模型的收敛性不好,计算复杂度很高。

针对上述问题,提出了一种基于改进遗传算法的电子商务交易风险评估方法。首先,提取电子商务平台中商家的信任推荐值,并进行信息融合处理。然后采用全局遗传进化方法实现电子商务交易。对风险信息进行准确的预测和风险评估,最后进行仿真实验分析,显示了该方法在提高电子商务交易风险评估准确性方面的优越性能。

东森游戏:基于改进遗传算法的电子商务交易风险评估

1.1信息收集

为了实现对电子商务交易风险的准确评估,信息处理算法被用于对电子商务交易风险进行先验数据收集和数据分析。电子商务交易信息的数据采样是使用稀疏分散云数据收集技术进行的。假设将统计电子商务交易风险数据的时间序列采样的先验知识表达为根据序列的等级进行数据等级分析,从而得到电子商务交易风险的原始序列。幅度,采用自适应回归分析方法构造电子商务交易风险数据的特征成分[4],将交易数据的风险等级划分为多个等级,即根据电子商务交易习惯,确定交易风险等级。交易减少。然后,利用云计算技术获取风险信息,稀疏分散云数据采样变量为风险数据的索引谱,分别对应于解矢量,

通过交易风险数据稀疏点的重新排列[5],结合先验规则函数,得到电子商务交易风险数据统计信息的拟合时间序列模型,表示为平均值为0,方差为正。状态分配功能;时间反转不可逆特征分解系数称为电子商务交易风险;采样交易数据的测量误差。

1.2商家的信任推荐值计算

将以上收集的电子商务交易风险数据输入云存储系统,建立电子商务交易风险数据评估专家数据库,在电子商务平台中提取商家的信任推荐参数值,进行信息融合处理[6],电子在业务平台中双方最低风险约束下的最佳解决方案是

遗传进化算法用于交叉和变异操作,以降低交易风险,计算变量的最大值(或最小值)和东森游戏:交易风险控制函数值。在遗传进化的过程中,建立初始种群,并设计种群的适应度函数以获得风险。控制的先验概率密度,相应的遗传准则为

电子商务交易双方的交叉概率在哪里?

在遗传进化中,维数空间中个体种群的个体适应度函数代表相应商人的风险成本函数,计算每个个体的适应度,并获得第一遗传种群的最终解集。

在遗传进化的控制下,计算商户信任值的迭代公式为

公式中是迭代步长。

2交易风险评估模型的实现

2.1交易信息融合处理

在上述电子商务交易风险数据收集和信任推荐特征提取的基础上,改进了电子商务交易风险评估模型。提出了一种改进的基于遗传算法的电子商务交易风险评估方法。推荐在电子商务平台上提取商户的信任值进行信息融合处理[7],并使用遗传算法获得电子商务交易风险误差的风险特征统计公式。

在公式中,它是一组比例元素;它是遗传进化的敏感操作者;它是整个搜索空间的第一个节点的全局极值;它是每个染色体的相应世代值。

选择已设置的适应度函数,然后基于贪婪搜索[8]对风险成本函数进行最大优化,并计算具有高适应度的个体的代价值。

在进化游戏中,云事务主体经常处于相对稳定的状态。对全局最优个体进行局部最优搜索,以实现对电子商务交易风险的定量评估。通过线性加权获得信息融合权重迭代。

初始隶属度函数用于通过改进的遗传算法来确定全局最优个体来量化新交易个体的风险。

在设置阈值时,交易信任评估满足低风险。

改进的遗传优化算法用于重新安排交易主体的风险信息[9],并根据特征值的大小来估计阈值。交易风险评估的信息融合权重系数是电子商务交易风险评估的状态估计公式。

根据遗传算法的优化目标函数,根据主成分分析方法,将第一个进化个体的风险权重表示为电子商务交易风险评估的定量估计值。

根据以上信息融合结果,对合并后的商家信任度信息的遗传可靠性算法进行交叉变量处理,以预测和评估交易风险。

2.2电子商务交易风险预测与评估

自适应全局遗传进化方法用于获得交叉和变异操作下的最优风险集合目标函数。

根据遗传算法的优化目标函数,将第一个进化个体的风险权重表示为,结合电子商务交易的稳态,风险评估的稳态目标函数为

在遗传进化的最佳代数下,风险最小的个体的位置也被称为电子商务交易风险评估状态特征方程的构造,以及人口进化的第一个人时的风险评估值代数是

通过适应度函数,可以自适应地估计组自身的速度和位置,并获得电子商务交易双方的适应度。

最大的代数在哪里?是遗传种群的适应度值;是操作员和操作员常数,通常取总和为交叉概率;是[0,1]的随机函数。满足每个电子商务平台的风险估计特征值。

两个交点的邻域匹配函数在哪里?表示匹配区域内的映射。利用交叉操作进行自适应更新,选择种群大小,得到遗传算法下电子商务风险交易数据的主成分更新公式。

在公式中,当获得的适应度值较大时,关系复制函数使用梯度下降法进行特征分解,并获得风险分解函数的聚类以更新遗传进化。

考虑全局优化问题,进行电子商务交易风险评估的全局优化,获得变异适应度值

在搜索过程中,进行了交叉和变异两个遗传操作,获得了电子商务交易风险评估状态的全球最佳优势,从而实现了对电子商务交易风险信息的准确预测。最后,结合云服务器进行交易监督和风险控制,此实施过程如图1所示。

3仿真实验分析

为了测试该算法在实现电子商务交易风险评估中的应用性能,进行了仿真测试。实验采用Matlab仿真设计。基因进化的人口是10,000,模因群的数量是12,控制电子商务交易的信任度。权重为0.2,风险评估数据采样的信息维设置为20,主商家的风险控制约束参数分别设置为遗传算法的相关系数,进行电子商务交易的仿真分析根据上述模拟参数的设置进行风险评估。电子商务交易信息的先验数据采样结果如图2所示。

图2中收集的数据用于测试测试样本的电子商务交易风险,并通过不同方法比较评估准确性。比东森娱乐平台:较结果示于图3。分析图3的结果。结果发现,采用该方法进行电子商务交易的风险评估更为准确可靠。

4。结论

提出了一种基于改进遗传算法的电子商务交易风险评估方法,提取了电子商务平台中商家的信任推荐参数,并进行了信息融合处理。合并后的商人信任信息经过遗传算法进行交叉变异处理。结合自适应全局遗传进化方法,实现对电子商务交易风险信息的准确预测。研究表明,采用该方法进行电子商务交易风险评估的准确性较高,商家信任推荐的可靠性较高,具有较好的应用价值。

上一篇:东森平台:吗啡教室design

下一篇:探索环境专业的工业,教育和研究实践教学模式

东森娱乐平台立足于做最“好用”的东森游戏注册软件,适合玩家自身手机东森平台注册系统的才是最好的管理系统,东森娱乐官方的宗旨是用技术求生存,靠服务求发展!   Copyright © 版权所有:东森娱乐平台