众包平台中的欺诈检测与风险预警

6.3 不足与展望

6.2 管理建议

6.1 研究结论

6 研究结论与展望

5.7 本章小结

5.6 研究结论

5.5 机器学习预警模型的效果提升

5.4.2 结构对等性分析结果

5.4.1 中心性与凝聚性分析结果

5.4 研究结果

5.3.2 网络构建与网络结构特征提取

5.3.1 数据

5.3 研究方法

5.2.3 结构对等性

5.2.2 凝聚性

5.2.1 中心性

5.2 研究问题

5.1 研究背景

5 基于社会网络分析的众包发起方

4.8 本章小结

4.7 研究结论

4.6 预警框架设计

4.5 稳健性检验

4.4.2 实证结果

4.4.1 描述性统计

4.4 实证检验与结果

4.3 研究方法

4.2 研究问题

4.1 研究背景

4 基于流程视角的众包发起方欺诈

3.7 本章小结

3.6 研究结论

3.5.2 实证结果

3.5.1 描述性统计

3.5 实证检验与结果

3.4.2 预测模型与评估方法

3.4.1 数据与数据预处理

3.4 研究方法

3.3 研究假设

3.2 欺诈理论概述

3.1 研究背景

3 动静态环境下的语言与非语言线索在众包发起方欺诈检测中的价值探索

2.4 文献评述

2.3 社会网络分析

2.2 线上欺诈检测

2.1 开放式创新的众包模式

2 文献综述

1.5 主要创新点

1.4.2 研究方法

1.4.1 研究内容

1.4 研究内容与方法

1.3.2 实践意义

1.3.1 理论意义

1.3 研究意义

1.2 研究问题

1.1 研究背景

1 绪论

前言

版权信息

封面

封面

版权信息

前言

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究问题

1.3 研究意义

1.3.1 理论意义

1.3.2 实践意义

1.4 研究内容与方法

1.4.1 研究内容

1.4.2 研究方法

1.5 主要创新点

2 文献综述

2.1 开放式创新的众包模式

2.2 线上欺诈检测

2.3 社会网络分析

2.4 文献评述

3 动静态环境下的语言与非语言线索在众包发起方欺诈检测中的价值探索

3.1 研究背景

3.2 欺诈理论概述

3.3 研究假设

3.4 研究方法

3.4.1 数据与数据预处理

3.4.2 预测模型与评估方法

3.5 实证检验与结果

3.5.1 描述性统计

3.5.2 实证结果

3.6 研究结论

3.7 本章小结

4 基于流程视角的众包发起方欺诈

4.1 研究背景

4.2 研究问题

4.3 研究方法

4.4 实证检验与结果

4.4.1 描述性统计

4.4.2 实证结果

4.5 稳健性检验

4.6 预警框架设计

4.7 研究结论

4.8 本章小结

5 基于社会网络分析的众包发起方

5.1 研究背景

5.2 研究问题

5.2.1 中心性

5.2.2 凝聚性

5.2.3 结构对等性

5.3 研究方法

5.3.1 数据

5.3.2 网络构建与网络结构特征提取

5.4 研究结果

5.4.1 中心性与凝聚性分析结果

5.4.2 结构对等性分析结果

5.5 机器学习预警模型的效果提升

5.6 研究结论

5.7 本章小结

6 研究结论与展望

6.1 研究结论

6.2 管理建议

6.3 不足与展望