交易价格: 面议
类型: 非专利
技术成熟度: 可以量产
交易方式: 资料待完善
联系人: 北京邮电大学
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该项目为国家自然科学基金资助重大研究计划培育项目(项目批准号:91546121)。
僵尸企业、非法集资和企业的不诚信经营这三类风险是国家工商行政管理部门重点监控的三类市场风险。随着区块链、大数据等新兴商业应用,也出现了一些新型市场主体运营风险。
主要研究成果如下:
1.针对僵尸企业发现:完成了基于多维数据的企业活跃度评价及企业运营风险画像;完成了银行数据缺失下的僵尸企业演化模式分析,提炼出五种僵尸企业演化模式,并刻画了僵尸企业的形成机制。
2.针对非法集资发现:开展了新业态金融 P2P 平台企业非法集资主体的精准识别研究,结合互联网公开数据与政府信息共享平台多维度数据,建立预警模型,开发监测系统,实现对 40000 多家企业的自动化、动态化、常态化排查。
3.针对企业不诚信经营线索发现:提出一种基于自然语言处理技术的新闻线索评价模型计算方法;提出了融合机器学习和知识图谱的金融行为欺诈线索识别方法;通过在线旅游平台评论建立模型,预测旅游市场主体诚信问题发生概率。
4.基于元学习的技术实现架构及验证平台搭建:针对 P2P 企业相关的非结构化自然语言文本数据,通过自然语言处理与机器学习、深度学习、元学习相结合的方法,提出了一个基于元学习的 P2P 公司风险分类评估框架,实现了对企业风险的自动评估,并且搭建了基于 Hadoop的元学习框架的验证平台。
该成果在国家工商行政管理总局、上海自由贸易示范区等企事业单位应用,取得实效。提炼出的知识、数据双向驱动的管理决策方法论具有一定的普适性。
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