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加密数字货币竞争力评价模型的探索与研究

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加密数字货币竞争力评价模型的探索与研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-9页
1 导论第9-11页
  1.1 研究目的与意义第9-10页
  1.2 研究思路和方法第10-11页
  1.3 可能的创新点第11页
2 加密数字货币的发展背景以及研究综述第11-16页
  2.1 加密数字货币发展简介第11-13页
  2.2 区块链技术发展简介第13-14页
  2.3 区块链的研究综述第14-16页
3 加密数字货币竞争力指数概念与评价指标第16-21页
  3.1 加密数字货币竞争力定义第16页
  3.2 评价指标的选取原则第16-18页
  3.3 加密数字货币评价指标选取第18-20页
  3.4 研究数据第20-21页
4 基于因子分析的加密数字货币竞争力指数构造第21-31页
  4.1 因子分析的原理第21-23页
  4.2 因子分析法步骤第23页
  4.3 基于SPSS的因子分析第23-29页
    4.3.1 数据标准化处理第23页
    4.3.2 因子统计检验第23-24页
    4.3.3 因子分析第24页
    4.3.4 因子载荷矩阵计算第24-26页
    4.3.5 综合得分计算第26-29页
  4.4 基于K-means聚类分析的加密数字货币竞争力评价第29-31页
5 基于神经网络的加密数字货币竞争力分析和预测第31-45页
  5.1 神经网络原理第31-32页
  5.2 神经网络训练步骤第32-33页
  5.3 神经网络结构第33-36页
  5.4 对比分析第36-44页
    5.4.1 朴素贝叶斯方法第36-37页
    5.4.2 随机森林法第37-39页
    5.4.3 SVM分类模型第39-42页
    5.4.4 神经网络分类模型第42-44页
  5.5 模型评价与总结第44-45页
6 基于社交媒体大数据的加密数字货币竞争力分析第45-52页
  6.1 情感分析第46页
  6.2 基于社交媒体大数据的模型结构第46-48页
  6.3 模型原理第48页
  6.4 K-means聚类评价结果与分析第48-49页
  6.5 神经网络评价结果与分析第49-52页
7 大数据和机器学习结合的竞争力评价新模型第52-56页
  7.1 线性组合第53-54页
  7.2 非线性组合第54-55页
  7.3 组合模型对比第55-56页
8 结论与展望第56-58页
  8.1 区块链发展趋势第56页
  8.2 总结与展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-60页

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