网上交易历史记录的特征提取

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《网店运营与管理》教学课件项目七网店数据分析

数据分析与网店的关系
数据分析在电子商务领域的作用主要有 4 个方面：
分析客户活动规律，针对性的在网店中提供“个性化”的服务
可以在浏览网店的访问者中挖掘出潜在的
客户
优化网店的信息导航，方便客户浏览
通过网店访问者的活动信息的挖掘，可以更加深入的了解客户
需求
网店的大数据运营
大数据（big data），或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
网店的大数据运营
大数据特征：
数据体量巨大（Volume）数据类型繁多（Variety）价值密度低（Value）处理速度快（Velocity）
网店的大数据运营
互联网背景下电商大数据环境特征主要是数据化运营，将大数据技术应用于网店的运营中，各个环节都能够实现数据化，用收集到的大数据进行分析和决策，具有很强的科学性和合理性。虽然数据化是一种虚拟的运营方式，但是网店进行数据化运营，在精确而全面的大数据面前，企业中每个环节的运营都变得更加高效。
人工智能领域中，知识发现是由若干挖掘步骤组成，而数据挖掘是其中的一个主要步骤。
整个知识挖掘的主要步骤有：
1.数据清洗：清除噪声数据、不一致的数据和与挖掘主题明显无关的数据； 2.数据集成：将来自多数据源中的相关数据整合到一起，形成一致的、完整的数据描述； 3.数据转换：通过汇总或聚集将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式； 4.数据挖掘：知识发现的一个基本步骤，利用智能方法挖掘模式、规则、网络等知识； 5.模式评估：根据一定评估标准或度量从挖掘结果中筛选出有意义的知识； 6.知识表示：利用可视化和知识表示技术，向用户展示所挖掘出的相关知识。

网络学院(信息科技类)

金融机构内部数据反欺诈四部曲•1、对数据质量进行分析的指标不包括（）（20 分）缺失异常B数值异常C长度异常D容量异常正确答案:A•1、金融反欺诈建模过程包括（）四个步骤（20 分）A问题定义B明确模型目标C挖掘数据价值D线上预测正确答案:A B C D•2、数据准备包括（）三个步骤（20 分）A数据融合B数据清洗C数据质量分析D数据评估正确答案:A B C•1、首期不还款是金融机构定义欺诈的一种方法（）（20 分）正确错误正确答案:正确•2、社交网络中提取出来的特征被称为网络特征（）（20分）正确B错误正确答案:正确人工智能反欺诈利器之特征工程题•1、“特征工程”位于反欺诈技术金字塔模型（）层（20 分）A塔底中间C塔顶D不确定正确答案:B•1、优惠套利欺诈行为具有（）的特点（20 分）A短时期B小欺诈额C高频次D不确定正确答案:A B C•2、欺诈者常利用网络并借助（）三种载体实施欺诈（20 分）代理BVPNC分散IPD不确定正确答案:A B C•1、高质量、相关的数据及特征决定模型预测能力的上限( )（20 分）正确B错误正确答案:正确•2、设备终端与网络层面的特征是防范欺诈的第一道防线（）（20分）正确B错误正确答案:正确人工智能反欺诈利器之设备指纹成绩：100.0分。

恭喜您顺利通过考试！单选题•1、“数据”位于反欺诈技术金字塔模型（）层（20分）塔底B中间C塔顶D不确定正确答案:A•1、新一代设备识别技术包括（）三种（20分）A主动式B被动式C混合式D不确定正确答案:A B C•2、设备特征信息主要包括（）四个（20分）A浏览器特征B设备传感器特征C设备OS特征D设备配置正确答案:A B C D•1、新一代的设备指纹技术使用更多信息来完成设备识别（）（20分）正确B错误正确答案:正确•2、主动式设备指纹技术一般采用JS 代码或SDK（）（20分）正确B错误正确答案:正确•1、“关联图谱”位于反欺诈技术金字塔模型（）层（20分）A塔底B中间塔顶D不确定正确答案:C多选题•1、描述关联图谱的指标有（）三个（20分）A关联度B中心度C网络聚类D不确定正确答案:A B C•2、网络特征的直接提取是指提取出（）三个特征（20分）A中心度B一度关联特征C二度关联特征D三度关联特征正确答案:A B C判断题•1、一张关联图谱由节点和边组成（）（20分）正确B错误正确答案:正确•2、根据图谱边的性质，关联图谱可分为同构网络和异构网络（）（20分）正确B错误正确答案:正确网络支付欺诈案例单选题•1、（）可以记录用户购买历史（20分）A生物探针行为序列C关系图谱D机器学习正确答案:B多选题•1、网络支付欺诈实施流程包含（）四步（20分）A放马B操盘C洗料D变现正确答案:A B C D•1、案例中，路径学习技术可以发现购买行为异常（）（20分）正确B错误正确答案:正确•2、案例中，生物探针技术可以发现手机使用行为异常（）（20分）正确B错误正确答案:正确•3、案例中，关系图谱技术可以对用户信用进行估值（）（20分）正确B错误正确答案:正确•1、（）大大拓宽了应用场景，对区块链在现实世界中的应用具有重要意义。

数据挖掘的实战案例和技巧分享

数据挖掘的实战案例和技巧分享数据挖掘是当今互联网时代中不可或缺的一项技术。

通过对数据集进行分析、处理、挖掘等方式，得出有价值的信息和知识。

现在，数据挖掘已经广泛应用于商业、医疗、金融等领域，成为提高效率、降低成本、提高竞争力的有力工具。

在此，我们将分享一些数据挖掘的实战案例和技巧，供大家参考。

一、电商平台的用户画像对电商平台的用户进行画像是其中一个非常重要的应用场景，这有利于平台更好地理解用户需求，制定更合适的营销策略，提升用户满意度。

通常情况下，我们可以通过用户的购买记录、浏览行为、评价反馈等方式获取数据，然后利用聚类分析等方法进行用户分组和画像。

具体步骤如下：1、数据收集：获取用户的购买历史、评价记录、账户信息等数据。

2、数据预处理：对收集到的数据进行处理和清洗，如去除异常数据、缺失数据等。

3、特征筛选：选取一些与用户特征相关的指标作为特征，如购买金额、购买次数、购买品类、评价质量等。

4、聚类分析：对筛选出来的特征进行聚类分析，将相似的用户分在一组。

5、用户画像：对每个聚类得到的用户进行分析，总结出其典型特征，描绘出其生活状态、消费能力、购物偏好等。

二、医疗领域的病例分析在医疗领域，数据挖掘可以应用于病例分析，通过对大量患者数据进行处理和分析，发现疾病诊断、治疗方案等方面的模式和规律。

病例分析的一个比较实际的场景是：通过对多个糖尿病患者的数据进行分析，发现某种药物治疗该病有显著疗效的特征。

具体步骤如下：1、数据匹配：匹配病人基本资料、病史、体征、生理指标、服药记录等数据。

2、特征提取：从这些数据中提取出与药物疗效相关的特征，如年龄、病程、体重、餐后血糖水平等。

3、数据探索：利用数据可视化等方式，对这些特征进行探索和分析，发现与药物疗效显著相关的特征。

4、模型构建：针对这些特征建立机器学习模型，预测药物治疗该病的疗效。

5、评估改进：对模型进行评估和改进，提升其诊断准确度和稳定性。

三、金融领域的欺诈检测对于金融领域来说，欺诈检测一直是其最重要的业务之一。

反欺诈检测系统的设计与性能评估

反欺诈检测系统的设计与性能评估随着互联网的快速发展和电子商务的普及，网络上的欺诈行为也层出不穷。

为了防止和打击欺诈行为，反欺诈检测系统逐渐成为许多企业的重要组成部分。

本文将探讨反欺诈检测系统的设计原则和性能评估方法。

一、反欺诈检测系统的设计原则1. 多维度特征提取：反欺诈检测系统应该综合考虑用户的多个维度特征，例如用户的个人信息、历史行为、交易记录等。

通过综合考虑多个特征，系统可以更全面地分析用户的欺诈风险。

2. 实时监测和预警：反欺诈检测系统应具备实时监测和预警功能，及时发现可疑交易和行为，并向相关人员发送预警通知。

这样可以最大程度地减少欺诈行为对企业的损失。

3. 高效算法和模型：反欺诈检测系统需要采用高效的算法和模型，以实现快速而准确的欺诈风险评估。

常用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机等。

4. 持续优化和更新：由于欺诈行为不断变化和演进，反欺诈检测系统也需要持续优化和更新。

企业应该不断收集新的数据和欺诈行为案例，并根据新的情况对算法和模型进行调整和优化。

二、反欺诈检测系统的性能评估方法1. 准确率（Accuracy）：准确率是指系统正确判断欺诈和非欺诈的交易数量占总交易数量的比例。

准确率高表示系统的判断能力较强，但准确率不能单独作为性能评估的唯一指标，因为在正负样本不均衡的情况下，准确率可能被高亮样本主导。

2. 召回率（Recall）：召回率是指系统正确判断为欺诈的交易数量占所有欺诈交易数量的比例。

召回率高表示系统对于欺诈交易的识别能力较强，但也可能导致误报率增加。

3. 精确率（Precision）：精确率是指系统正确判断为欺诈的交易数量占系统判断为欺诈的交易数量的比例。

精确率高表示系统的误报率较低，但可能导致漏报率增加。

4. F1值（F1-Score）：F1值综合了准确率和召回率，是一个评估系统综合性能的指标。

F1值高表示系统平衡了准确率和召回率。

5. ROC曲线和AUC值：ROC曲线展示了系统在不同阈值下的召回率和误报率之间的平衡关系。

基于深度学习的推荐系统

基于深度学习的推荐系统随着互联网时代的到来，各种信息和商品的数量爆炸式增长。

用户在面对过多的选择时，常常会感到困惑和无所适从。

为了解决这个问题，推荐系统应运而生。

推荐系统是一种个性化服务，通过分析用户历史行为和兴趣爱好，为用户提供个性化的商品或信息推荐。

近年来，基于深度学习的推荐系统成为了研究的热点。

一、深度学习概述深度学习是一种机器学习的方式，它通过建立多层神经网络来模拟人脑的神经网络，从而实现高效的学习和预测。

深度学习具有以下特性：1.自动特征提取：深度学习的神经网络可以自动提取数据中的最有意义的特征，从而有效地降低了人工特征工程的难度。

2.分布式表示：深度学习的神经网络可以将数据表示成一组分布式的向量，每个向量代表了数据的一个方面，从而更好地模拟了现实世界中的复杂关系。

3.端到端学习：深度学习的神经网络可以从数据的输入端直接学习到输出端，无需手工设计中间特征。

二、基于深度学习的推荐系统传统的基于协同过滤的推荐算法存在以下问题：对于新用户和新物品的冷启动问题，用户与商品之间的关系是单一的数字，无法反映用户和商品之间的复杂关系。

基于深度学习的推荐系统凭借其自动特征提取和分布式表示的优势，可以有效地解决这些问题。

基于深度学习的推荐系统可以分为两类：基于用户的推荐和基于物品的推荐。

1.基于用户的推荐基于用户的推荐可以分为两种方式进行，一种是直接对用户进行分类，另一种是直接对用户的行为序列进行建模。

对于直接对用户进行分类的推荐系统，需要首先对用户的特征进行提取。

在深度学习中，通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法，可以有效地从用户的历史行为和个人信息中提取出有用的特征。

然后，将用户特征输入到一个分类模型中，该模型可以根据用户的特征和历史行为，预测用户对某些物品的兴趣程度，从而进行推荐。

另一种基于用户的推荐方式是直接对用户的行为序列进行建模。

在这种方法中，可以使用已有的循环神经网络来建模用户的历史行为序列。

autolasthop 实现原理 -回复

autolasthop 实现原理-回复实现autolasthop的原理可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和处理：autolasthop首先需要收集和处理相关的数据，以获取用户的历史搜索记录和浏览行为。

这些数据可以来自用户的个人设备，也可以来自网络服务器中的日志文件等。

收集到的数据可以包括搜索关键词、点击记录、浏览时间等信息。

2. 数据预处理：在使用收集的数据进行分析之前，需要进行一些数据预处理的工作。

这包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。

数据清洗的目的是去除重复、不完整或错误的数据。

数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式，例如将时间戳转换为标准日期时间格式。

数据集成是将来自不同源的数据整合在一起，以便进行后续的分析工作。

3. 特征提取：一旦数据经过预处理，就可以提取有意义的特征来描述用户的搜索和浏览行为。

这些特征可以包括搜索关键词的频率、点击记录的次数、浏览的网页类别等。

特征提取有助于捕捉用户的兴趣和偏好，以便为用户提供个性化的服务。

4. 模型训练和优化：在特征提取之后，可以使用这些特征来训练一个或多个机器学习模型。

这些模型可以是基于规则的模型，也可以是基于统计学习的模型，例如决策树、支持向量机或神经网络等。

在训练模型之前，需要将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

训练模型时需要调整模型的参数和超参数，以实现更好的预测性能。

5. 模型评估和选择：训练完成后，需要对模型进行评估和选择。

评估模型的性能可以使用各种指标，例如准确率、召回率、F1分数等。

选择模型的过程可以根据不同的评估指标和需求来进行，例如选择准确率较高的模型，或者选择召回率较高的模型。

6. 实时预测和推荐：一旦选择了最佳模型，就可以将其应用于实时环境中，对用户的搜索和浏览行为进行预测和推荐。

当用户进行搜索或浏览时，系统可以根据用户的历史行为和模型的预测结果，自动为用户提供相关的搜索建议或网页推荐。

这使得用户可以更快速、准确地找到所需信息，并提高用户的搜索和浏览体验。

风控特征计算引擎

风控特征计算引擎
风控特征计算引擎是一种用于分析和评估风险的工具，它通过对各种数据进行计算和处理，提取出与风险相关的特征。

这些特征可以帮助机构识别潜在的风险，并作出相应的决策和措施。

风控特征计算引擎通常会使用多种数据源，包括但不限于用户信息、交易记录、历史数据等。

它可以根据业务需求和风险模型，进行不同级别和类型的特征计算，以更好地理解和预测风险。

在风控特征计算引擎中，常见的特征计算方法包括统计学指标、机器学习算法和行为分析技术。

例如，可以计算某个用户的交易频率、金额分布、异常交易行为等统计特征；也可以使用机器学习算法进行模式识别和分类，从而发现异常行为和潜在风险；此外，还可以使用行为分析技术来检测用户的行为模式是否与正常行为相符，以及是否存在欺诈行为等。

风控特征计算引擎的输出结果可以用于风险评估、风险监控和决策支持等方面。

它可以帮助机构及时发现和应对潜在的风险，提高风控能力和效率，保护机构和用户的利益。

1。

面向复杂工业大数据的实时特征提取方法

面向复杂工业大数据的实时特征提取方法孔宪光;章雄;马洪波;常建涛;牛萌【摘要】Industrial big data have the traits of big volume , multi‐sources , continuous sampling and low value density , which results in high complexity , real‐time and high abnormality . Traditional feature extraction methods cannot meet the real‐time requirements of complex industrial big data . In addition , the processing method for industrial big data is different from the internet data stream processing method , which has a higher accuracy requirement . Therefore , this paper proposes a robust incremental on‐line feature extraction method as the Robust Incremental Principal Component Analysis . It uses the sliding window to update new coming data dynamically and filter the abnormal data in windows , thenthe incremental principal component analysis is implemented on data in windows in order to meet the accuracy and real‐time requirements of industrial big data processing . Experimental results show that the proposed method can effectively extract the data stream in real time with high accuracy .%工业大数据具有大体量、多源性、连续采样和价值密度低等特点，造成其数据复杂度高、实时性强和异常数据多。

基于机器学习的用户行为特征提取与分析

基于机器学习的用户行为特征提取与分析用户行为特征提取与分析是一项基于机器学习的技术，通过分析用户的行为特征，可以帮助企业了解用户的兴趣、需求以及行为模式，从而为企业提供更好的产品和服务。

本文将介绍基于机器学习的用户行为特征提取与分析的原理和方法，并讨论其在不同领域的应用。

一、用户行为特征提取的原理与方法1. 数据收集与预处理在进行用户行为特征分析之前，首先需要收集和预处理相关的数据。

数据的收集可以通过多种方式实现，如用户行为日志、点击数据、购买记录等。

预处理过程包括数据清洗、数据转换和特征选择等步骤，目的是为了提高数据的质量和准确性。

2. 特征提取与选择特征提取是用户行为特征分析的核心步骤，旨在从原始数据中提取有用的特征。

常用的特征提取方法包括统计特征提取、基于模型的特征提取和基于深度学习的特征提取等。

特征选择则是为了降低维度和消除冗余，提高模型的效果和运行效率。

3. 模型训练与评估在特征提取完成后，需要使用机器学习算法训练模型。

常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。

训练完成后，使用评估指标对模型进行评估，如准确率、召回率、F1值等。

二、用户行为特征提取与分析的应用1. 推荐系统用户行为特征提取与分析在推荐系统中起到关键作用。

通过分析用户的点击、收藏、购买等行为，可以对用户的兴趣和偏好进行预测，从而为用户推荐个性化的产品和服务。

比如，根据用户的购买历史和浏览记录，可以为其推荐相似产品或相关内容。

2. 金融风控在金融风控领域，用户行为特征提取与分析可以用于反欺诈、信用评估和信用风险管理等方面。

通过分析用户的交易模式、交易金额、登录IP等行为特征，可以识别潜在的风险行为，提高金融机构的风险控制能力。

3. 用户画像与精准营销用户行为特征分析可以帮助企业建立用户画像，了解用户的个性化需求和购买偏好。

通过分析用户的浏览记录、搜索关键词等特征，可以对用户进行细分和分类，从而实现精准营销。

数据rsom指标定义_解释说明以及概述

数据rsom指标定义解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在当今数字化时代，数据分析和指标的应用变得越来越重要。

随着信息技术的迅猛发展，我们可以收集大量数据，并从中提取有用的信息和洞察力。

本文旨在介绍数据rsom指标的定义、解释以及概述。

1.2 文章结构本文将围绕以下几个方面展开讨论。

首先，在第2部分中，我们将详细介绍数据rsom指标的定义和解释。

其次，第3部分将探讨rsom指标的计算方法和解析方法，并通过实例分析来进一步说明其应用。

然后，在第4部分中，我们会探讨数据rsom指标在金融领域和市场研究中的应用价值，并对其他潜在应用领域进行分析。

最后，在第5部分中，我们会总结主要研究发现并展望未来可能的改进方向和进一步研究主题。

1.3 目的本文旨在提供一个清晰明了的介绍，帮助读者理解数据rsom指标及其相关知识。

同时，通过实例和案例分析，揭示数据rsom指标在金融领域以及其他行业中的应用价值。

最后，我们将总结研究发现并展望未来的发展方向，以引发更多关于数据rsom指标的讨论和探索。

以上为文章“1. 引言”部分的内容。

2. 数据rsom指标定义：2.1 定义解释：数据rsom指标是一种用于描述和分析某个数据集中的特定属性或特征的度量方式。

该指标可以帮助我们理解数据的趋势、变化和关联性，从而揭示出隐藏在数据背后的规律和模式。

通过对数据rsom指标的定义和计算，我们可以对数据进行更加深入和全面的分析。

2.2 相关术语说明：在使用和理解数据rsom指标时，有几个相关的术语需要进行说明。

首先，"rsom"代表"Real-time Statistical Operations and Monitoring"，即实时统计运算与监测。

它是一种基于实时数据流的统计方法，在不断更新的数据中提供实时的分析结果。

其次，"指标"表示通过对原始数据进行处理、计算或转换得到的新数值。

广告算法中的CTR预估技术研究

广告算法中的CTR预估技术研究1. 算法背景广告算法是指将广告投放给相关受众售卖的一种算法。

而在广告投放过程中，CTR（Click-through rate）预估技术是广告算法中最为重要的一环。

CTR是指广告被点击的概率，是衡量广告效果的重要指标。

因此，CTR预估技术的准确性对广告投放效果及其销售效果有着至关重要的影响。

2. CTR预估技术的原理（1）数据收集：CTR预估技术需要大量的数据作为训练集，这些数据主要来自于网站和用户的历史数据。

例如，网站可以收集到用户的浏览历史记录、搜索历史记录、点击历史记录等信息，而用户的数据则包括用户所在的地理位置、性别、年龄等基本信息。

（2）特征提取：在完成数据收集后，CTR预估技术需要从这些数据中提取出用户和广告的特征。

主要包括广告的类型、广告的关键词、用户的历史行为等特征。

（3）模型训练：将提取到的数据进行训练，通过机器学习算法不断地学习和优化，得到一个精准的CTR预估模型。

（4）模型应用：将训练好的CTR预估模型应用到实际的广告投放中，通过预估CTR，从而提高广告的投放效果和销售效果。

3. CTR预估技术的发展随着人工智能和大数据技术的不断发展，CTR预估技术也在不断地发展和演进。

众所周知，CTR预估技术的核心是算法，因此不同的算法会产生不同的预估效果。

于是，各大互联网企业开始对CTR预估技术进行研发，提高预估效果。

其中，新兴的深度学习技术和强化学习技术成为CTR预估技术的研究热点。

4. 深度学习技术在CTR预估技术中的应用深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多个神经网络层的结构学习和表示数据特征。

在CTR预估技术中，深度学习技术可以用于提取用户和广告的特征，从而实现更精准的CTR预估。

具体来说，深度学习技术可以被应用在广告CTR预估的3个阶段：特征提取、模型训练和点击率预测。

（1）特征提取：深度学习技术可以用于提取用户和广告的特征。

传统的CTR预估技术主要采用线性模型进行CTR预估，而深度学习模型却可以提取更加复杂的非线性特征。

客户风险建模方案

客户风险建模方案1. 简介客户风险建模是指通过对客户的行为、属性和历史数据进行分析，评估客户在未来可能发生违约、欺诈或其他不良行为的潜在风险程度。

通过建立客户风险建模方案，企业可以更好地识别高风险客户，采取相应的风险管理措施，降低经营风险，保护企业利益。

2. 数据收集与整理客户风险建模的第一步是收集和整理相关的数据，这些数据可以包括客户的个人信息、财务状况、交易记录等。

数据的来源可以是企业自身的数据库、第三方数据提供商，或者公共数据源。

在收集数据的过程中，需要注意保护客户隐私，确保数据收集和使用符合相关的法律法规要求。

同时，要确保数据的准确性和完整性，避免因为数据质量问题导致建模结果的偏差。

3. 特征工程特征工程是客户风险建模的重要环节，它主要包括特征选择、特征提取和特征转换。

•特征选择：根据建模的目标和数据的属性，筛选出最具预测能力的特征。

常用的特征选择方法包括方差选择、相关性分析、递归特征消除等。

•特征提取：从原始数据中提取出更有意义和更具预测能力的特征。

常用的特征提取方法包括主成分分析、因子分析、独立成分分析等。

•特征转换：将提取出的特征进行转换，以便更好地适应建模算法的要求。

常用的特征转换方法包括标准化、归一化、对数转换等。

特征工程的目标是提高建模的准确性和稳定性，同时降低建模所需的计算资源和时间。

4. 建模算法选择在选择建模算法时，需要根据具体的业务需求和数据特点进行综合考虑。

常用的客户风险建模算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。

•逻辑回归：适用于二分类问题，可以得到客户违约的概率。

•决策树：可以根据客户属性和历史行为构建风险评估模型。

•支持向量机：适用于高维数据，可以建立客户风险的边界模型。

•随机森林：可以处理大规模数据集，能够得到客户风险的重要特征。

在选择建模算法时，需要考虑算法的性能、可解释性和可扩展性，同时对不同算法进行比较和评估，选择最适合业务需求的算法。

5. 模型训练与验证通过使用建模算法和已整理的数据，进行模型训练和验证。

中期货市场中的交易策略回测方法

中期货市场中的交易策略回测方法在中期货市场中，采用科学有效的交易策略是成功交易的关键。

而为了验证交易策略的可行性和盈利潜力，交易策略回测方法成为必不可少的工具。

本文将介绍中期货市场中常用的交易策略回测方法，以帮助投资者更好地制定交易决策。

一、历史模拟法历史模拟法是一种常见的交易策略回测方法，它基于过去一段时间内市场的真实数据进行模拟测试。

具体步骤如下：1.数据收集：首先，我们需要收集所需的历史市场数据，包括价格、成交量等信息。

这些数据可以从交易所、数据供应商等渠道获取。

2.策略制定：在收集到足够的历史数据后，我们可以根据自己的策略制定交易规则。

比如，通过技术指标的分析，确定买入和卖出的时机。

3.回测操作：在给定的历史数据范围内，按照制定的交易规则进行模拟交易操作，记录每一笔交易的成果、盈亏、手续费等信息。

4.结果评估：完成回测后，我们可以对交易策略进行评估，比如计算收益率、最大回撤等指标，判断策略的稳定性和盈利能力。

二、基于指标的回测方法在中期期货市场中，很多交易策略是基于技术指标的，因此基于指标的回测方法被广泛采用。

以下是一种常见的基于指标的回测方法：1.选择指标：首先，我们需要选择适合自己策略的技术指标，比如移动平均线、相对强弱指标等。

这些指标可以帮助我们分析市场趋势、买入和卖出的时机。

2.制定交易规则：在选择了指标之后，我们需要根据指标的变化制定相应的交易规则。

比如，当移动平均线上穿时买入，下穿时卖出。

3.回测操作：按照制定的交易规则进行回测操作，记录交易成果、盈亏等信息。

4.结果评估：根据回测结果评估交易策略的盈利能力和稳定性，并进行必要的优化和调整。

三、基于机器学习的回测方法随着机器学习技术的日益发展，基于机器学习的回测方法也逐渐得到了应用。

机器学习可以通过分析大量历史数据，寻找其中的模式和规律，并根据这些规律生成交易信号。

1.数据准备：首先，我们需要准备大量的历史数据，包括价格、成交量等信息。

基于数据挖掘的失信行为预测模型构建

基于数据挖掘的失信行为预测模型构建随着互联网、移动互联网和大数据时代的到来，个人和企业之间的交易量不断增加，信用成为了一种重要的商业资源。

但是，由于一些不诚信的行为，使得信用被破坏，信用不良问题也随之而来。

因此，构建一个失信行为预测模型成为了当今互联网时代的一个重要需求。

数据挖掘是发现数据中的隐藏模式和关系的过程。

对于失信行为预测模型构建来说，数据挖掘可以利用大量的历史数据，通过分析这些数据所包含的信息，来挖掘出一些“异常点”和“规律”，有助于进行预测和防范。

构建一个失信行为预测模型需要考虑当前的金融、交易、法律等多个方面的因素，以及个体行为与社会环境之间的关系。

本文将依图顺序讨论这些因素。

1. 数据的选择与搜集对于失信行为预测模型的构建，数据是其中最关键的一点。

首先，需要选择一个合适的样本集，这个样本集应该能够代表一定的范围和特征，同时又要具有一定的历史变化。

其次，数据的搜集方式也需要注意，一个优秀的失信预测模型需要综合多个来源的数据，包括银行、司法机构和其他第三方机构的数据。

2. 特征提取特征提取是指将原始数据转化成一组能够代表样本的特征值或属性。

对于失信行为预测模型，需要选择合适的特征集，这个特征集应该和失信行为相关。

比如，一个人的征信记录、个人借款数据、电商交易记录等都可以成为不良信用的特征。

在这一步，需要通过不断地试验和验证来挑选出最能代表失信行为的特征。

3. 模型构建在数据搜集和特征提取之后，需要通过数据建模的方法来构建失信行为预测模型。

常见的方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。

在这一步操作中，需要通过对数据集的分析和处理，来得到一个稳定可靠的模型。

4. 模型验证在模型构建的过程中，我们需要验证这个模型的可靠性和准确性。

常见的验证方式包括训练集、验证集和测试集等。

这些数据集需要进行数据划分和模型拟合，对模型进行准确性的评估。

5. 模型应用模型应用是失信行为预测模型的最后一个环节，这个环节需要将构建好的模型应用到实际场景中。

智能信息处理技术导论

智能信息处理技术导论在当今数字化、信息化的时代，智能信息处理技术如同一场无声的革命，悄然改变着我们的生活和社会的运行方式。

它就像一位智慧的精灵，在海量的数据海洋中穿梭，迅速而精准地提取出有价值的信息，并将其转化为我们能够理解和利用的知识。

那究竟什么是智能信息处理技术呢？简单来说，它是一种能够让计算机像人类一样对信息进行感知、理解、分析和处理的技术手段。

它不仅仅是简单的数据计算和存储，更是涉及到对复杂信息的深度挖掘和智能应用。

想象一下，当你在网上购物时，系统能够根据你的浏览历史和购买记录，为你推荐符合你喜好和需求的商品；当你使用搜索引擎时，它能迅速理解你的问题，并给出最相关、最准确的答案；当医生面对海量的病历数据时，智能信息处理技术能够帮助他们快速诊断病情、制定治疗方案。

这些都是智能信息处理技术在我们日常生活中的实际应用。

智能信息处理技术的实现离不开多种关键技术的支持。

首先要提到的就是数据采集技术。

就如同建造高楼大厦需要坚实的地基一样，丰富而准确的数据是智能信息处理的基础。

通过传感器、网络爬虫、数据接口等多种方式，我们能够从各种各样的来源获取大量的数据，包括文本、图像、音频、视频等等。

有了数据之后，数据预处理技术就派上了用场。

原始数据往往是杂乱无章、充满噪声和错误的。

数据清洗、数据转换、数据集成等操作能够将这些数据变得规整、干净，为后续的处理做好准备。

接下来是特征提取与选择技术。

这就好比从一堆杂物中挑选出最有价值的宝贝。

通过提取数据中的关键特征，我们可以降低数据的维度，减少计算量，同时提高处理的效率和准确性。

在信息处理的过程中，模式识别技术发挥着重要作用。

它能够让计算机识别出数据中的各种模式和规律，比如图像中的物体、语音中的语言模式等等。

机器学习技术则是智能信息处理的核心之一。

通过让计算机从大量的数据中自动学习和总结规律，从而能够对新的数据进行预测和分类。

智能信息处理技术在众多领域都取得了显著的成果。

电子取证— 360浏览器历史记录数据恢复提取方法

电子取证— 360浏览器历史记录数据恢复提取方法编者按：本期，数据恢复四川省重点实验室科研人员将介绍360浏览器历史浏览记录数据恢复提取方法。

其中，针对XP系统下的二进制dat文件解析方法在市场上属于首创，可助力一线取证人员对360浏览器历史记录文件进行快速解析和提取，为电子取证和案件侦破提供关键线索。

一、背景介绍近年来,利用计算机进行网络犯罪呈高增长态势,浏览器历史痕迹成为计算机取证的重点。

由于某些浏览器保存记录方法是自己特定的格式，市面上很少有工具或者方法针对这种文件解析，所以这种浏览器历史痕迹被删除后，如果没有解析方法，整个痕迹提取环节就陷入僵局。

目前，市面上主要浏览器有微软IE、谷歌Chrome、奇虎360浏览器、搜狗浏览器、百度浏览器等。

其中，360浏览器作为主流浏览器之一，占有较高市场份额，而它的浏览器保存记录方法就属于特定格式。

因此，研究360浏览器的历史痕迹提取方法并形成有效的电子证据，对计算机取证有重要意义。

图1：2015年8月浏览器市场占有率统计二、技术方案1.确定360浏览器历史痕迹文件位置360浏览器历史记录文件在不同操作系统中存储位置也不一样，根据目前分析结果，归纳如下：360痕迹文件在Windows xp 系统下路径为：C:\Documents and Settings\用户名\Application Data\360se\data\ history.dat。

360痕迹文件在Windows 7/8 系统下路径为：C:\Users\用户名\AppData\Roaming\360se6\User Data\Default\ History（如图2）。

图2：360痕迹文件在Windows 7 系统下路径2.分清360浏览器历史痕迹文件的类型360浏览器历史痕迹文件在不同操作系统下位置不一样，在不同操作系统中记录历史痕迹的文件类型也不一样。

目前研究发现，360浏览器历史痕迹文件主要有两类；一类是XP 系统下的二进制dat文件类型；另一类是win 7/8 系统下的sqlite3 数据库类型。

基于文本挖掘和云模型的虚拟电厂交易风险评估研究

基于文本挖掘和云模型的虚拟电厂交易风险评估研究一、研究背景和意义随着全球能源需求的不断增长，电力系统的运行和维护面临着越来越大的压力。

为了满足日益增长的用电需求，各国纷纷提出了建设虚拟电厂的概念。

虚拟电厂是指通过分布式能源资源(如太阳能、风能、储能设备等)与传统电厂相结合，实现对电力系统的有效管理和优化调度。

虚拟电厂的发展也带来了一系列交易风险问题，如价格波动、供需失衡、信息不对称等。

这些问题不仅影响到虚拟电厂的正常运行，还可能对整个电力系统的稳定和安全造成威胁。

对虚拟电厂交易风险进行评估和管理具有重要的现实意义，通过对交易风险的识别和分析，可以为虚拟电厂的规划、建设和运营提供有力的支持；另一方面，研究虚拟电厂交易风险评估的方法和技术，有助于提高电力系统的运行效率和安全性，降低能源消耗和环境污染。

关于虚拟电厂交易风险的研究主要集中在市场结构、价格机制、供需预测等方面。

这些研究往往忽略了虚拟电厂内部的交易风险因素，如合同管理、技术可靠性、政策法规等。

现有的风险评估方法主要依赖于历史数据和统计模型，对于动态变化的虚拟电厂交易市场缺乏有效的应对能力。

本研究基于文本挖掘和云模型相结合的方法，旨在建立一种适用于虚拟电厂交易风险评估的新型模型。

通过对虚拟电厂相关数据的收集和整理，构建一个全面反映虚拟电厂交易特点的数据集；其次，利用文本挖掘技术从海量文本中提取关键信息，揭示虚拟电厂交易的风险因素；将提取到的风险因素纳入云模型进行综合评估，为虚拟电厂交易风险的管理提供科学依据。

1.1 虚拟电厂交易概述随着电力市场的不断发展和创新，虚拟电厂作为一种新兴的能源交易模式，逐渐受到广泛关注。

虚拟电厂是指通过整合分散的、分布式的清洁能源资源，形成一个具有一定规模和功能的虚拟发电商，实现多类型、多来源清洁能源的高效整合和优化调度，从而提高能源利用效率和降低环境污染。

虚拟电厂交易作为虚拟电厂运营的核心环节，涉及到多个参与方之间的能源买卖、合同签订、价格协商等复杂过程。