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1. 基于多层网络的银行间市场信用拆借智能风险传染机制
张希, 朱利, 刘路辉, 詹杭龙, 卢艳民
计算机应用    2019, 39 (5): 1507-1511.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018110064
摘要455)      PDF (878KB)(281)    收藏
基于多层网络结构对银行间市场进行分析研究,有利于规避或减弱对金融市场的风险冲击。基于信用拆借业务场景模拟的测试数据,结合银行间市场多层网络结构和复杂网络分析方法,从不同角度对银行间市场中重要节点进行判断识别,同时计算层间的Jaccard相似系数数和机构间皮尔逊相似性系数,从宏观和微观角度来衡量银行间市场的风险传染性。实验结果表明,中国银行、国家开发银行等大型国有金融机构系统重要性较高,且机构间的相似度越大,风险传染性就越大。因此,通过计算网络层内的重要性节点衡量指标,全面完整地对整个系统的风险传染情况进行分析,可协助监管部门实现对系统重要性机构的精准监测。同时,从层间分析与层内分析两个角度出发,全面衡量受到金融冲击后的机构间风险传染程度,可为监管机构提供政策上的建议。
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2. 基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取
刘路 李弼程 张先飞
计算机应用   
摘要1714)      PDF (632KB)(1061)    收藏
根据中文命名实体关系抽取的特点,从中文的形态学、语法及语义等几个方面选取特征并构建特征向量,然后将符合特定实体关系模板的候选命名实体对抽取出来并分为正反例。利用正反例样本对支持向量机(SVM)抽取器进行训练,以此来判断候选命名实体对的关系类型。实验证明,本方法能够有效提高中文命名实体关系抽取的准确率。
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