近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前...近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前人区块链交易异常检测研究的基础上,将XGBoost与随机森林算法相结合,提出了基于XGBoost和随机森林的区块链异常交易检测模型(Blockchain Anomalous Transaction Detection Based on XGBoost and Random Forests,BATD_XRF)。模型分为数据特征处理、特征选择、分类检测3个模块,选取Elliptic Data Set、Bitcoin Alpha Dataset和Bitcoin OTC Trust Network Dataset数据集,使用主成分分析方法对数据进行二分类。特征选择过程中通过Gini Mean Decrease计算平均递减量,进一步确定特征的相对重要性。分类检测过程中提出网络搜索参数调优算法,并进行10倍交叉验证。最终通过与其他模型的对比实验,证明了所提模型在区块链交易异常检测中的准确性更高,训练时间更短。展开更多
轨道交通站点的功能综合反映了城市土地利用状况和城市空间活力。轨道交通站点与城市用地的和谐发展,对于优化城市交通、提升土地使用效率具有显著的正面影响。首先运用信息熵测算站点功能多样性,进一步运用优势度与均匀度探究站点功能...轨道交通站点的功能综合反映了城市土地利用状况和城市空间活力。轨道交通站点与城市用地的和谐发展,对于优化城市交通、提升土地使用效率具有显著的正面影响。首先运用信息熵测算站点功能多样性,进一步运用优势度与均匀度探究站点功能演变的空间分布特征和结构特征,最后使用XGBoost-SHAP机器学习模型探讨了其驱动因素以及它们之间的交互效应。研究表明:从时间维度上看,2012—2023年间站点功能信息熵总体呈现波动下降趋势。从空间维度上看,二环内变化型站点居多,二环至五环相对稳定,五环至六环站点变化明显,整体站点功能动态不稳定,变化型站点占比高达76%。从结构维度上看,站点功能构成经历了明显的变化,商服型和交通型站点增长,居住型、产业型及公共型站点减少或波动下降。从驱动因素上看,站点范围内的POI(point of interest)数量、路网密度和生产总值等是影响北京地铁站点功能混合度水平的主导因素,且各个主导因素之间存在交互效应。本文研究结果对于改善地铁站点周边土地的使用效率和增强站点的活力具有重要意义。展开更多
文摘近年来,黑客攻击、网络钓鱼、勒索病毒等事件频发,使得区块链交易异常检测成为当前研究的热点之一。XGBoost作为一种基于梯度提升框架的机器学习算法,可灵活地处理数据特征,不仅关注模型的预测误差,还考虑了每个样本的相对重要性。在前人区块链交易异常检测研究的基础上,将XGBoost与随机森林算法相结合,提出了基于XGBoost和随机森林的区块链异常交易检测模型(Blockchain Anomalous Transaction Detection Based on XGBoost and Random Forests,BATD_XRF)。模型分为数据特征处理、特征选择、分类检测3个模块,选取Elliptic Data Set、Bitcoin Alpha Dataset和Bitcoin OTC Trust Network Dataset数据集,使用主成分分析方法对数据进行二分类。特征选择过程中通过Gini Mean Decrease计算平均递减量,进一步确定特征的相对重要性。分类检测过程中提出网络搜索参数调优算法,并进行10倍交叉验证。最终通过与其他模型的对比实验,证明了所提模型在区块链交易异常检测中的准确性更高,训练时间更短。
文摘轨道交通站点的功能综合反映了城市土地利用状况和城市空间活力。轨道交通站点与城市用地的和谐发展,对于优化城市交通、提升土地使用效率具有显著的正面影响。首先运用信息熵测算站点功能多样性,进一步运用优势度与均匀度探究站点功能演变的空间分布特征和结构特征,最后使用XGBoost-SHAP机器学习模型探讨了其驱动因素以及它们之间的交互效应。研究表明:从时间维度上看,2012—2023年间站点功能信息熵总体呈现波动下降趋势。从空间维度上看,二环内变化型站点居多,二环至五环相对稳定,五环至六环站点变化明显,整体站点功能动态不稳定,变化型站点占比高达76%。从结构维度上看,站点功能构成经历了明显的变化,商服型和交通型站点增长,居住型、产业型及公共型站点减少或波动下降。从驱动因素上看,站点范围内的POI(point of interest)数量、路网密度和生产总值等是影响北京地铁站点功能混合度水平的主导因素,且各个主导因素之间存在交互效应。本文研究结果对于改善地铁站点周边土地的使用效率和增强站点的活力具有重要意义。
