融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的ICO欺詐預(yù)測與可解釋分析模型

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摘 要：為了解決首次代幣發(fā)行（ICO）欺詐檢測研究中存在的特征建模單一、模型缺乏可解釋性等問題，提出一種融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的ICO欺詐預(yù)測和可解釋分析模型IICOFP。首先，融合ICO項(xiàng)目基本信息、評(píng)級(jí)分?jǐn)?shù)、社交媒體等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過Lasso特征選擇和Tomek-Link欠采樣更有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)ICO的特征建模；其次，基于GBDT算法訓(xùn)練ICO欺詐預(yù)測模型，并引入SHAP框架從多個(gè)角度分析欺詐型ICO的影響因素，有力增強(qiáng)模型的可解釋性。（剩余22165字）