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基于XGBoost的跨境电商企业征信等级预测研究 被引量:2

Credit Rating Prediction of Cross Border E-commerce Enterprises Based on XGBoost
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摘要 针对以信息化、网络化呈现的新型国际贸易方式——跨境电商,在发展过程中出现的对跨境电商平台供应商的信用问题的判别,提出具有跨境特色的指标体系,将XGBoost算法推广至跨境电商供应商信用评价模型中,并证实该算法可以有效地解决相关分类问题. Cross border e-commerce is a new style of international trade in the form of informatization and networking. In order to identify the credit problems of crossborder e-commerce platform suppliers, this paper puts forward an index system with crossborder characteristics, and extends the XGBoost algorithm to the credit evaluation model. Experiments show that the algorithm can effectively solve the related classification problems.
作者 王珊珊 查林涛 WANG Shan-shan;ZHA Lin-tao(School of Commerce and circulation,Anhui Institute of International Business,Hefei 230011,Anhui,China)
出处 《韶关学院学报》 2018年第6期12-15,共4页 Journal of Shaoguan University
基金 安徽省人文社科重点项目(SK2017A0901)
关键词 跨境电商 征信体系 机器学习 XGBoost cross border e-commerce credit system machine learning XGBoost
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