面向社交推荐的自适应高阶隐式关系建模

近年来,社交推荐的研究主要聚焦于社交网络中显式、隐式关系的联合建模,却忽视了高阶隐式关系并非对每个用户都同等重要这一特殊现象.高阶隐式关系对一个有着足够多邻居的用户与一个仅有少量邻居的用户重要性存在明显差异.此外,由于社交关系建立的随机性,显式关系并不总是可用的.提出了一种新的自适应高阶隐式关系建模方法(adaptive high-order implicit relations modeling,AHIRM),该模型由3个部分组成:首先,过滤不可靠关系且识别出潜在可靠关系.旨在避免不可靠关系带来的负面影响,并部分缓解数据稀疏的问题;其次,设计自适应随机游走算法,结合规范化后的节点中心度为用户捕获不同阶数的邻居,构建用户间的高阶隐式关系,进而重构社交网络;最后,运用图卷积网络(graph convolutional network,GCN)聚合邻居节点信息,更新用户嵌入,实现高阶隐式关系建模,从而进一步缓解数据稀疏问题.在建模过程中,同时考虑到社交结构和个人偏好的影响,模拟并保留了社交影响传播的过程.在LastFM、Douban和Gowalla这3个数据集上与相关算法做了对比验证,结果证实了该模型的有效性和合理性.

智能风控中台重塑银行风控体系

于金融行业而言,银行历来是新技术的积极支持者和领先应用者,几十年来,不断采用各种技术重新定义客户服务方式。近年来,各大银行纷纷推动以智能分析能力为基础、数据与模型驱动的金融服务模式创新,促使银行向智能营销、智能服务、智能风控、智能决策的精细化模式转型。工商银行推出的智能反洗钱、智能推荐系统,中国银行打造的新一代网络金融风控体系等都是技术变革推动银行业数字化转型中的重要实践案例。

统计学在大数据时代的发展方向及趋势探讨

随着科学技术的发展进步以及"互联网+"时代的到来,大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。随着大型网络电子商务不断兴起,通过微博、微信等社交平台传递出来的大数据不断涌现,推动着大数据时代的来临。大数据时代也给统计学的发展带来了挑战和机遇,一方面,大数据的兴起和涌现提高了统计学人才的要求;一方面,大数据也有助于促进统计学的改革和创新。本文将具体阐述统计学在大数据时代下面临的机遇和挑战,并研究和探讨了统计学在大数据时代下的发展趋势,为大数据时代下,统计学的发展方向和发展趋势提出了一些具有建设性的意见,仅供参考。

基于知识联邦的数据要素流通创新体系

随着大数据和人工智能的蓬勃发展,如何保护数据安全已然成为亟需解决的问题。在此背景下,隐私计算技术提供了一种新型的数据要素流通模式。结合大数据、人工智能、密码学,提出一种基于知识联邦的数据要素流通创新体系以解决当前数据要素流通面临的初级业务问题,以及不同等级数据的安全性和隐私性问题,充分发挥数据的业务价值,并实现量化,通过数据价值评估推进数据要素市场流通的良性循环。

信用卡网申的智能风控之道

近年来,消费对于经济的拉动作用越来越明显,超前消费的观念日益普及,适应消费升级趋势,提供多元化的消费信贷产品成为市场发展的源动力。虽然有越来越多的机构涌入消费信贷领域,但市场并未进入饱和状态,数据显示,截至2016年底,国内消费信贷占消费支出的比例仅为19.7%,而美国为29.5%,我国消费信贷市场仍有较大的发展空间。信用卡作为广义消费信贷中非常重要的产品,面临的国内市场环境不断变化,求新求变成为新常态,其服务客群更丰富,获客渠道更多元,定价自主性更强,支付场景和信贷诉求也在不断推陈出新。

信用卡欺诈风险的有效管控与行业实践

近年来,信用卡规模增长进入平台期,信用卡行业整体已步入“精耕细作”时代。在数字化转型的新阶段,如何实现存量经营的精细化蜕变,为客户带来全新极致的服务体验,是各发卡银行关注的焦点。处于数字化、智能化转型的复杂局面中,信用卡业务转型主要体现为两点:一是一切业务数字化。

基于数据分析的业务风险防控研究

通过深入研究互联网平台用户交易数据以及机器学习建模和知识图谱相关技术,提出建立基于高风险交易特点和用户行为特征等的风险评估模型,通过交易行为分析、机器学习等不断优化风险评估模型,提高欺诈交易拦截成功率,提升实时风险分析和决策能力。

电子信息与科学技术在现代工程管理中的应用

对于现代工程管理来说,只有严格把关工程项目质量、成本及工期等层面的管理内容,才可以较好地实现现代工程管理目标.因此文章通过分析现代电子信息技术的各种功能及优势,基于电子信息与科学技术的应用现状,具体论述了用电子信息科技强化现代工程管理的具体实施策略,以供参考.

大数据背景下工程项目管理的创新要点

创新工程项目管理有助于提高施工单位的管理水平,促使其在市场竞争中站稳脚跟,即便遇到复杂情况也能及时调整方案加以解决.大数据背景下,工程项目管理工作朝着更加科学化和技术化的方向发展,可以推动企业长远发展.合理应用大数据技术可以高效地收集、分析和保存建筑工程施工涉及的技术信息资源,实现自动化管理.

大数据和人工智能视角下的银行业风险防控

银行的风险管理需要具备稳健、快速、准确的特点，以平衡业务拓展、客户体验和风险控制三方的矛盾，从这个方面来说，大数据智能风控的应用还有更多可以深挖的地方，更值得研究讨论。