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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了大宗商品交易市场中风险平台识别及风险传播预测方法，根据大宗商品交易的特点，识别风险平台，并预测可能受到风险传播影响的平台。本方法适用于大宗商品电子商务交易市场的监管和服务，通过分析历史交易数据，建立交易网络，根据异常交易模式的拓扑特点，筛查异常交易模式，确定所属的风险平台。并依据平台间商品重叠的关联性，建立最大关联网络，以风险源平台为起点，对风险传播的路径以及范围进行预测，从而不仅识别出风险平台，并预测可能受到风险传播影响的平台，挖掘其中的风险传播路径和范围。本发明进行了风险平台识别及风险传播预测，可以用于交易平台防范风险的参考以及监管部门的制度健全的参考。
主权项：1.大宗商品交易市场中风险平台识别及风险传播预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1系统初始化后，数据库读取历史交易数据，构建用户交易网络；2对政策中的禁止交易模式进行网络建模，并进行幂律分布规律总结；3用最小二乘法对交易账号节点拟合幂律分布，计算离群值；4进行阈值计算，筛选出离群值大于阈值的交易账号形成的交易模式，为异常交易模式，所属的平台为风险源平台；5根据平台对交易商品的评分矩阵，计算平台间的相关系数，最终得到交易平台间的相关系数矩阵ρ；6以交易平台作为树的节点，基于交易平台间的相关系数矩阵ρ连边构造最小生成树；7将步骤6中构建的最小生成树看作初始的复杂网络结构，并建立SIR传染病模型；8将所有平台节点加入易感状态S集合，接着按照步骤4中异常交易模式的筛选结果，将风险源平台从易感状态S集合中转移到感染状态集合I；9遍历处于易感状态集合S中的交易平台，如果相邻节点中存在感染状态的节点，即在集合I中，则按照感染率，有一定概率发展为感染状态节点，若被感染，则从S集合中移除加入集合I中；10遍历处于感染状态集合I中的交易平台，被感染的平台节点有一定概率变为恢复态，治愈后的节点从集合I中移除加入集合R中；11判断感染的节点数量较前一次迭代有没有变化且迭代次数是否小于最大值，若是则回到步骤9，否则进入步骤12；12风险源平台识别以及风险感染范围和路径预测结束，根据结果自适应展示风险源平台以及其风险感染范围和路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 大宗商品交易市场中风险平台识别及风险传播预测方法
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