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J-GLOBAL ID：202002224948210082   整理番号：20A0198788

リスク関連と機械学習に基づくロジスティックス金融セキュリティリスクオントロジーモデルの構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of logistics financial security risk ontology model based on risk association and machine learning

著者 (1件)： Yang Bo (School of Information Management, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China)
資料名： Safety Science  (Safety Science)
巻： 123  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0879A  ISSN： 0925-7535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロジスティックス金融リスク事前警告とプレコントロールに関する以前の研究は,リスクとリスクイベントの間の線形因果関係に焦点を合わせている。実際,ロジスティックス金融分野におけるリスクイベントは,しばしばこれらのリスク因子に直接的あるいは間接的に関連する複数のリスク因子によって引き起こされる。したがって,それはロジスティックス財政の健全な開発に役立ち,各ロジスティックス金融リスクイベントとスクリーンの関連リスクを見つけ出し,それらを1つによって制御する。本論文では,OntoLFR(論理最終リスクオントロジー)を提案し,初期警報および事前制御におけるリスクの変動性,複雑性および関連性に適応するために,ロジスティックス金融リスクオントロジーモデルを構築した。次に,知識関連分析によって得られたリスク源関連推論規則に基づいて,リスク隠れ危険データベースに関する関連分析を実行するためにAprioriアルゴリズムを採用して,獲得した相関ルールを知識オントロジーデータベースの自己学習と自己修正を実現するためにリスクイベントソースの知識オントロジーデータベースに再導入した。金融企業のリスクイベント(RW_リスク)を回避するために,リスク関連推論と解析のためのロジスティックス金融リスクオントロジーモデルを使用する実現可能性を検証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  *機械学習 ,  警報 ,  相関ルール ,  スクリーン ,  *金融 ,  *オントロジー ,  意味解析 ,  危険因子 ,  データベース ,  *ロジスティックス
準シソーラス用語： Aprioriアルゴリズム ,  推論規則 ,  複雑性 ,  金融リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロジスティクス金融リスク ,  オントロジー ,  意味解析 ,  Apriori ,  リスク関連

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (5件)： リスク ,  機械学習 ,  ロジスティックス ,  金融 ,  構築