基于动静态表征的众筹协同预测方法

众筹是一个新兴的互联网金融平台,项目的发起者可以通过使用互联网,征求大量平台用户的资金来资助他们的项目.但是由于众筹平台所具有的独特规则,只有在特定时间内收集了足够的资金,项目的筹资才会成功进行交易.为了防止项目发起者和投资者在可能失败的项目上浪费时间和精力,动态追踪众筹项目的筹资过程以及估算其融资成功概率便极为重要.然而,现有的一些工作既没有针对动态预测跟踪机制的研究,也没有考虑平台上的项目发起者和投资者之间的动态行为交互.为了解决这些问题,基于长短期记忆网络设计了一种新颖的动静态协同预测模型.该模型着重分析了用户行为,包括评论的情绪倾向以及融资过程中的动态增量信息,从而将融资项目与投资人之间的交互行为进行深度挖掘分析.首先,针对平台上的静态特征和动态用户行为数据,通过不同的Embedding方法得到他们的深度表征.在此基础上,进一步设计了基于注意力机制的协同预测模型,以便了解项目融资的时序信息对最终结果的影响程度.最后,在真实的众筹数据集上进行的大量实验结果表明,所提出的动静态表征预测方法相比其他预测方法更为有效.