【摘 要】
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公益众筹作为人们依托互联网进行募款的全新模式,为公益事业发展开辟了广阔的空间.本文在构建公益众筹项目融资能力评价指标的基础上,采集了众筹网上1499个项目的样本数据,基于支持向量机、随机森林和迭代决策树三种机器学习算法构建了公益众筹项目融资能力评价模型,通过实验比较了三种算法对项目融资能力的评价效果.实验结果表明,三种算法均有较高的准确率、召回率和F值,但随机森林和迭代决策树算法的预测效果更为理想
【机 构】
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武汉大学信息管理学院电子商务,武汉 430072
【出 处】
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信息系统协会中国分会第七届学术年会
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公益众筹作为人们依托互联网进行募款的全新模式,为公益事业发展开辟了广阔的空间.本文在构建公益众筹项目融资能力评价指标的基础上,采集了众筹网上1499个项目的样本数据,基于支持向量机、随机森林和迭代决策树三种机器学习算法构建了公益众筹项目融资能力评价模型,通过实验比较了三种算法对项目融资能力的评价效果.实验结果表明,三种算法均有较高的准确率、召回率和F值,但随机森林和迭代决策树算法的预测效果更为理想,且迭代决策树算法对项目融资达成率在134％以上的公益众筹项目具有显著的预测效果.
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