机读格式显示(MARC)

• 000 01484nam0 2200277 450

• 001 0000753683

• 005 20191025144800.0

• 010 __ |a 978-7-03-061711-8 |d CNY88.00

• 100 __ |a 20190705d2019 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 大数据背景下基于供应链金融的信用风险评价方法研究 |A da shu ju bei jing xia ji yu gong ying lian jin rong de xin yong feng xian ping jia fang fa yan jiu |f 刘颖著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 131页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 吉林财经大学资助出版图书

• 314 __ |a 刘颖, 博士, 吉林财经大学管理科学与信息工程学院副教授, 中国计算机学会会员。

• 320 __ |a 有书目 (第120-131页)

• 330 __ |a 供应链金融风险评价是政府、金融机构研究的热点, 在解决中小企业融资困境、促进产业供应链稳定发展、防范和规避金融风险等方面具有重要意义。在当今数字时代, 源于多重媒介的海量数据将继续大幅增长, 半结构、非结构化供应链金融数据使得大数据环境下金融数据分析的模式和方法相对复杂。通过大数据应用分析有效地增加价值能够使运营或供应链管理发挥优势。本书从供应链金融数据分布特征入手, 分析影响信用风险分类模型的主要因素, 将支持向量机方法结合模糊聚类、集成学习等理论, 提出适合于高维、非均衡、小样本特点的供应链金融信用风险评价方法, 旨在助力挖掘隐含在海量金融数据背后的知识信息。

• 606 0_ |a 供应链管理 |A gong ying lian guan li |x 金融风险 |x 风险评价

• 690 __ |a F830.9 |v 5

• 701 _0 |a 刘颖 |A liu ying |4 著

• 801 _0 |a CN |b HDUL |c 20191025

• 905 __ |a HDUL |d F830.9/0201

• 920 __ |a 233030 |z 1