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基于强化学习的P2P网络借贷机构风险评估技术研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状与分析第11-14页
        1.2.1 P2P网贷企业风险评估研究现状第11-13页
        1.2.2 强化学习研究现状第13-14页
    1.3 本文主要工作和创新点第14-16页
    1.4 论文章节安排第16-18页
第二章 相关技术第18-24页
    2.1 强化学习第18-21页
        2.1.1 强化学习基本原理及特点第18-19页
        2.1.2 强化学习常用方法第19-21页
    2.2 AdaBoost第21-22页
    2.3 经验回放及优先采样第22-23页
        2.3.1 经验回放第23页
        2.3.2 优先采样第23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于强化学习的P2P网贷机构风险评估方法研究第24-34页
    3.1 研究框架第24-25页
    3.2 预处理第25页
    3.3 用于强化学习模型的文本特征表示第25-29页
        3.3.1 关键词特征提取第25-26页
        3.3.2 词向量特征提取第26-28页
        3.3.3 LDA特征提取第28-29页
    3.4 强化学习基线模型构建第29-31页
        3.4.1 马尔科夫决策过程第29-30页
        3.4.2 基于Max-min ACLA算法的强化学习模型第30-31页
    3.5 风险评估及强化学习模型训练改进第31-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第四章 实验设计与结果分析第34-45页
    4.1 实验设计第34-35页
    4.2 基于关键词特征的多种强化学习模型性能比较与分析第35-40页
        4.2.1 强化学习基线模型实验第35-37页
        4.2.2 更新样本权重的改进强化学习模型实验第37-38页
        4.2.3 动态更新样本权重的改进强化学习模型实验第38-39页
        4.2.4 传统有监督机器学习方法的对比实验第39-40页
    4.3 基于词向量特征的多种强化学习模型性能比较与分析第40-42页
        4.3.1 三种强化学习模型实验第40-41页
        4.3.2 词向量特征与关键词特征结合实验第41-42页
    4.4 基于LDA特征的的多种强化学习模型性能比较与分析第42-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 P2P网络借贷机构风险评估系统设计与实现第45-54页
    5.1 系统需求与设计第45-47页
    5.2 接口设计第47-49页
    5.3 系统功能与实现第49-52页
    5.4 本章小结第52-54页
第六章 总结与展望第54-56页
    6.1 本文总结第54-55页
    6.2 未来展望第55-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间取得的研究成果第61页

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