LSTM、RFM算法和箱型图在电子社保卡互联网行为中的应用.pdf

第40卷 第4期 数字技术与应用
2022 年 4 e）和输出门（Output Gate）的概念。输
采用LSTM、RFM算法和箱型图统计学方法，对互联网 入门、遗忘门和输出门的公式[2]分别如下：
渠道访问的预测、行为偏好分析以及风控预警。 It=σ(XtWxi+Ht-1Whi+bi)
1 数据分析设计 Ft=σ(XtWxf+Ht-1Whf+bf)
业务场景 Ot=σ(XtWxo+Ht-1Who+bo)
对持卡人在电子社保卡渠道的行为分析，跟踪互联 数据处理
网服务使用情况和效果，分析不同类别用户的偏好及线 首先，从业务库中获取得到要进行业务分析的原
上异常登录行为，为主动服务、风险防控提供参考，促 始数据。然后再对原始数据进行去重、空值处理、异
进服务和管理同步提升。 常值处理、数据归一化等数据预处理工作，得到时间
总体框架设计 序列数据。
大数据平台提供数据汇聚、存储、应用管理的能 按7∶2∶1的比例将原始时间序列数据划分为训练
力。数据汇聚方面根据应用主题需求，对社会保障卡管 集、测试集和验证集。其中，训练集主要用于训练模型
收稿日期:2022-01-19
作者简介:谷剑芳(1979—),女,湖南衡阳人,本科,研究方向:大数据、人力资源社会保障业务数据分析应用。
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并确定模型权重，验证集用于确定网络结构以及调整模 越大。
型的超参数，验证集则用于检验模型的泛化能力。