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基于频繁项集和高效用项集挖掘的银行间市场对倒交易检测: 1; 作者刘丹金天成 +3 位作者窦亮肖春芸詹杭龙卢艳民《计算机应用与软件》北大核心 2024年第12期376-383,共8页; 传统的银行间市场对倒交易检测采用直接建立规则的方法,忽略了对倒交易的策划性、协同性和交易主体的差异性,存在运行时间长、效率低和滞后性等问题。基于频繁项集和高效用项集挖掘找到多次共同交易的群体,结合对倒交易模式检测出对倒... 展开更多; 关键词对倒交易数据挖掘高效用项集频繁项集市场操纵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双通道图神经网络的小样本文本分类被引量：5: 2; 作者王阳刚邱锡鹏 +2 位作者黄萱菁王一宁李云辉《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期89-97,108,共10页; 小样本文本分类任务同时面临两个主要问题:(1)样本量少,易过拟合;(2)在元学习框架的任务形式下,监督信息被进一步稀疏化。近期工作中,利用图神经网络建模样本的全局信息表示(full context embedding)成为小样本学习领域中一种行之有效... 展开更多; 关键词小样本学习图神经网络文本分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习的外汇新闻情感分析被引量：18: 3; 作者戚天梅过弋 +2 位作者王吉祥王志宏成舟《计算机工程与设计》北大核心 2020年第6期1742-1748,共7页; 为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重... 展开更多; 关键词外汇细粒度情感分析情感强度机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

金融科技软件自动化测试用例的冗余评价和削减方法被引量：6: 4; 作者龚鑫徐立华 +1 位作者窦亮赵瑞祥《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期43-55,共13页; 随着金融科技软件的开发迭代,软件的复杂度日益提升,这将会导致测试套件体量逐渐增大,并出现测试冗余现象.为了有效地对测试冗余因素进行量化和消解,提出了一种最佳覆盖项测试冗余评价指标MVI(Most Valuable Item),以及一种基于MVI指标... 展开更多; 关键词金融科技软件测试测试冗余测试用例生成测试用例削减; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多层网络的银行间市场信用拆借智能风险传染机制被引量：4: 5; 作者张希朱利 +2 位作者刘路辉詹杭龙卢艳民《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1507-1511,共5页; 基于多层网络结构对银行间市场进行分析研究,有利于规避或减弱对金融市场的风险冲击。基于信用拆借业务场景模拟的测试数据,结合银行间市场多层网络结构和复杂网络分析方法,从不同角度对银行间市场中重要节点进行判断识别,同时计算层间... 展开更多; 关键词银行间市场风险传染复杂网络网络嵌入; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于外汇舆情的人民币汇率波动预测研究被引量：3: 6; 作者成舟余峥 +1 位作者过弋王志宏《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期143-148,共6页; 舆情与金融市场波动之间的联系,对金融市场的监控、分析和异常发现有着重要的作用。外汇市场中,由于舆情的多样性和人民币汇率变化的复杂性,更好地量化舆情对汇率的影响对于实现人民币汇率的监测和分析有着重要的现实意义。首先对外汇... 展开更多; 关键词外汇市场舆情监测人民币汇率汇率波动预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的银行间债券市场异常交易行为检测被引量：3: 7; 作者黄良瑜王薏婷 +1 位作者詹杭龙金健《计算机应用与软件》北大核心 2021年第9期78-85,共8页; 银行间债券市场作为金融市场重要组成部分,发挥着传导货币政策、提升资本流动性的作用。对市场异常交易行为的检测是保障银行间债券市场健康平稳运行、提升防范金融风险水平的有效手段。因此,提出一种基于网络嵌入和深度学习的异常交易... 展开更多; 关键词银行间债券市场网络嵌入长短期记忆网络异常检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向外汇市场监测的分布式计算框架设计被引量：1: 8; 作者程文亮王志宏 +2 位作者周虞过弋赵俊锋《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期173-180,共8页; 针对金融外汇市场监测指标计算复杂度高、完备性强、效率低等问题,基于Spark大数据架构提出了一种新的面向外汇市场监测的分布式计算框架。首先,对外汇市场监测的业务特性和现有技术框架进行了分析总结;然后,综合考虑了外汇单市场多指... 展开更多; 关键词外汇市场市场监测 SPARK 有限无环图资源分配; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于频繁项集和高效用项集挖掘的银行间市场对倒交易检测: 1; 作者刘丹金天成窦亮肖春芸詹杭龙卢艳民; 机构华东师范大学计算机科学与技术学院中汇信息技术(上海)有限公司; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2024年第12期376-383,共8页; 基金上海市科学技术委员会科研计划项目(18511103802)。; 文摘传统的银行间市场对倒交易检测采用直接建立规则的方法,忽略了对倒交易的策划性、协同性和交易主体的差异性,存在运行时间长、效率低和滞后性等问题。基于频繁项集和高效用项集挖掘找到多次共同交易的群体,结合对倒交易模式检测出对倒交易链。实验结果表明,该方法识别率高于97%,且检测时间减少了45%,在效率上有明显的提高,对检测对倒交易有一定的预判指导意义。; 关键词对倒交易数据挖掘高效用项集频繁项集市场操纵; Keywords Wash sale Data mining High utility itemsets Frequent itemsets Market manipulation; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双通道图神经网络的小样本文本分类被引量：5: 2; 作者王阳刚邱锡鹏黄萱菁王一宁李云辉; 机构复旦大学软件学院复旦大学计算机科学技术学院小米科技AI实验室中汇信息技术(上海)有限公司; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期89-97,108,共10页; 基金国家重点研发计划(2018YFC0831103)。; 文摘小样本文本分类任务同时面临两个主要问题:(1)样本量少,易过拟合;(2)在元学习框架的任务形式下,监督信息被进一步稀疏化。近期工作中,利用图神经网络建模样本的全局信息表示(full context embedding)成为小样本学习领域中一种行之有效的方法,但将其迁移至小样本文本分类任务,由于文本多噪声,且特征易混淆,图神经网络往往出现过度平滑问题(over-smoothing)。该文提出了一种双通道图神经网络,在建模样本的全局特征的同时,充分利用标签传播机制,通过共享两通道的信息传播矩阵使得监督信息有效约束了图神经网络迭代过程。与基线的图神经网络相比,该方法在FewRel数据集上平均取得了1.51%的准确率提升;在ARSC数据集上取得了11.1%的准确率提升。; 关键词小样本学习图神经网络文本分类; Keywords few-shot graph neural network text classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的外汇新闻情感分析被引量：18: 3; 作者戚天梅过弋王吉祥王志宏成舟; 机构华东理工大学信息科学与工程学院大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化技术研究中心中汇信息技术(上海)有限公司开发三部; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2020年第6期1742-1748,共7页; 基金国家重点研发计划基金项目(2018YFC0807105) 国家自然科学基金项目(61462073) 上海市科学技术委员会科研计划基金项目(17DZ1101003、18511106602、18DZ2252300)。; 文摘为提高外汇新闻的意见挖掘,分析外汇新闻的数据特征,提出面向外汇新闻文本的细粒度情感分析方法,包括对情感倾向和情感强度的计算。在情感倾向方面,基于朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,设计融合情感词权重的情感倾向计算方法;在情感强度方面,分析外汇新闻中影响情感强度的特征词,通过权重策略,实现最优权重组合下的外汇新闻情感强度计算。实验结果表明了该方法在情感倾向和情感强度计算方面的有效性。; 关键词外汇细粒度情感分析情感强度机器学习; Keywords foreign exchange fine-grained sentiment analysis sentiment intensity machine learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名金融科技软件自动化测试用例的冗余评价和削减方法被引量：6: 4; 作者龚鑫徐立华窦亮赵瑞祥; 机构华东师范大学计算机科学与技术学院上海纽约大学工程与计算机科学部中汇信息技术(上海)有限公司; 出处《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期43-55,共13页; 基金上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目(20511102502)。; 文摘随着金融科技软件的开发迭代,软件的复杂度日益提升,这将会导致测试套件体量逐渐增大,并出现测试冗余现象.为了有效地对测试冗余因素进行量化和消解,提出了一种最佳覆盖项测试冗余评价指标MVI(Most Valuable Item),以及一种基于MVI指标的测试用例削减算法MVIR(Most Valuable Item Reduction).在实际金融科技软件中的实验结果表明,MVIR能够在测试性能损失小于9.20%的前提下,实现大于89.88%的测试用例削减比例,MVI指标能够有效反映测试套件中的冗余因素大小.; 关键词金融科技软件测试测试冗余测试用例生成测试用例削减; Keywords financial technology software testing test redundancy test generation test minimization; 分类号 TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层网络的银行间市场信用拆借智能风险传染机制被引量：4: 5; 作者张希朱利刘路辉詹杭龙卢艳民; 机构西安交通大学软件学院中汇信息技术(上海)有限公司; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1507-1511,共5页; 基金国家自然科学基金青年项目(61602370) 上海市科学技术委员会科研计划项目(18511103801)~~; 文摘基于多层网络结构对银行间市场进行分析研究,有利于规避或减弱对金融市场的风险冲击。基于信用拆借业务场景模拟的测试数据,结合银行间市场多层网络结构和复杂网络分析方法,从不同角度对银行间市场中重要节点进行判断识别,同时计算层间的Jaccard相似系数数和机构间皮尔逊相似性系数,从宏观和微观角度来衡量银行间市场的风险传染性。实验结果表明,中国银行、国家开发银行等大型国有金融机构系统重要性较高,且机构间的相似度越大,风险传染性就越大。因此,通过计算网络层内的重要性节点衡量指标,全面完整地对整个系统的风险传染情况进行分析,可协助监管部门实现对系统重要性机构的精准监测。同时,从层间分析与层内分析两个角度出发,全面衡量受到金融冲击后的机构间风险传染程度,可为监管机构提供政策上的建议。; 关键词银行间市场风险传染复杂网络网络嵌入; Keywords interbank market risk contagion complex network network embedding; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于外汇舆情的人民币汇率波动预测研究被引量：3: 6; 作者成舟余峥过弋王志宏; 机构中汇信息技术(上海)有限公司华东理工大学信息科学与工程学院大数据流通与交易技术国家工程实验室石河子大学信息科学与技术学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期143-148,共6页; 基金国家自然科学基金项目(61462073)资助; 文摘舆情与金融市场波动之间的联系,对金融市场的监控、分析和异常发现有着重要的作用。外汇市场中,由于舆情的多样性和人民币汇率变化的复杂性,更好地量化舆情对汇率的影响对于实现人民币汇率的监测和分析有着重要的现实意义。首先对外汇舆情数据进行噪声过滤、分词等预处理,并基于汇率领域知识构建人民币汇率波动预测的特征,然后综合舆情的时效性和领域专家的知识设计了一种新的舆情对人民币汇率的影响力模型,并在此基础上实现了人民币汇率波动预测模型。实验结果表明,文中设计与实现的预测模型可以有效地对人民币汇率进行波动预测。; 关键词外汇市场舆情监测人民币汇率汇率波动预测; Keywords Foreign market Public opinion monitoring RMB exchange rate Exchange rate volatility forecasting; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的银行间债券市场异常交易行为检测被引量：3: 7; 作者黄良瑜王薏婷詹杭龙金健; 机构华东师范大学计算机科学与技术学院上海大学计算机工程与科学学院中汇信息技术(上海)有限公司; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第9期78-85,共8页; 基金上海市科学技术委员会项目(18511103802,18511106202,18511103801)。; 文摘银行间债券市场作为金融市场重要组成部分,发挥着传导货币政策、提升资本流动性的作用。对市场异常交易行为的检测是保障银行间债券市场健康平稳运行、提升防范金融风险水平的有效手段。因此,提出一种基于网络嵌入和深度学习的异常交易行为检测方法,能有效检测出规则未知的异常交易行为。该方法结合交易网络的特点,采用一种面向时序属性网络的嵌入表示方法,并使用LSTM模型来检测异常交易行为。实验结果显示该模型F1指标值大于0.7,可提高异常交易行为检测模型的精确度。; 关键词银行间债券市场网络嵌入长短期记忆网络异常检测; Keywords Inter-bank bond market Network embedding LSTM Anomaly detection; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向外汇市场监测的分布式计算框架设计被引量：1: 8; 作者程文亮王志宏周虞过弋赵俊锋; 机构中汇信息技术(上海)有限公司开发二部华东理工大学信息科学与工程学院大数据流通与交易技术国家工程实验室(商业智能与可视化研究中心) 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期173-180,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC0807105) 上海市科学技术委员会科研计划项目(17DZ1101003,18511106602,18DZ2252300)~~; 文摘针对金融外汇市场监测指标计算复杂度高、完备性强、效率低等问题,基于Spark大数据架构提出了一种新的面向外汇市场监测的分布式计算框架。首先,对外汇市场监测的业务特性和现有技术框架进行了分析总结;然后,综合考虑了外汇单市场多指标和多市场多指标并行计算的业务特性;最后,基于Spark的有向无环图(DAG)作业调度机制和YARN的资源调度池隔离机制,分别提出了外汇市场级的有向无环图(M-DAG)模型和市场级资源分配策略--M-YARN。实验结果表明,所提面向外汇市场监测的分布式计算框架相对于传统技术框架在性能上提高了80%以上,可以有效保证大数据背景下外汇市场监测指标计算的完备性、精准性和时效性。; 关键词外汇市场市场监测 SPARK 有限无环图资源分配; Keywords foreign exchange market market monitoring Spark Directed Acyclic Graph (DAG) resource allocation; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于频繁项集和高效用项集挖掘的银行间市场对倒交易检测	刘丹金天成窦亮肖春芸詹杭龙卢艳民	《计算机应用与软件》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于双通道图神经网络的小样本文本分类	王阳刚邱锡鹏黄萱菁王一宁李云辉	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于机器学习的外汇新闻情感分析	戚天梅过弋王吉祥王志宏成舟	《计算机工程与设计》北大核心	2020	18	在线阅读下载PDF 职称材料
4	金融科技软件自动化测试用例的冗余评价和削减方法	龚鑫徐立华窦亮赵瑞祥	《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多层网络的银行间市场信用拆借智能风险传染机制	张希朱利刘路辉詹杭龙卢艳民	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于外汇舆情的人民币汇率波动预测研究	成舟余峥过弋王志宏	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于深度学习的银行间债券市场异常交易行为检测	黄良瑜王薏婷詹杭龙金健	《计算机应用与软件》北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	面向外汇市场监测的分布式计算框架设计	程文亮王志宏周虞过弋赵俊锋	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料