融合多源异构数据的ICO欺诈预测与可解释分析模型
Interpretable ICO fraud prediction model by fusing multi-source heterogeneous data
1. 新疆财经大学 统计与数据科学学院, 乌鲁木齐 830012
2. 贵州财经大学 大数据统计学院, 贵阳 550025
3. 新疆医科大学 公共卫生学院, 乌鲁木齐 830017

摘要
为了解决首次代币发行(ICO)欺诈检测研究中存在的特征建模单一、模型缺乏可解释性等问题,提出一种融合多源异构数据的ICO欺诈预测和可解释分析模型IICOFP。首先,融合ICO项目基本信息、评级分数、社交媒体等多源异构数据,通过Lasso特征选择和Tomek-Link欠采样更有效地实现对ICO的特征建模;其次,基于GBDT算法训练ICO欺诈预测模型,并引入SHAP框架从多个角度分析欺诈型ICO的影响因素,有力增强模型的可解释性。实验结果表明,该模型的准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC值分别达到87.76%、85.37%、90.52%、87.87%和87.82%,各项性能比已有的最佳模型提高了约2%~10%,验证了融合多源异构数据进行特征建模在ICO欺诈预测中的关键作用(实验数据及代码:https://github.com/Lujiarong1203/IICOFP)。
关键词
基金项目
新疆社会经济统计与大数据应用研究中心项目(XJEDU2024J100)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0220
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 区块链技术
出版页码: 357-364
文章编号: 1001-3695(2025)02-005-0357-08
发布历史
[2025-02-05] 印刷出版
引用本文
卢加荣, 廖彬, 刘怡, 等. 融合多源异构数据的ICO欺诈预测与可解释分析模型 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 357-364. (Lu Jiarong, Liao Bin, Liu Yi, et al. Interpretable ICO fraud prediction model by fusing multi-source heterogeneous data [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 357-364. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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