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本书是上海哲学社会科学规划课题(2018bjb023)成果。金融实践是金融创新的一个重要动力，投资者网络行为数据为探究和预测金融市场风险动向提供了可能。书稿基于大数据挖掘、机器学习与深度学习理论，通过随机森林、文本挖掘、半监督模型、图模型以及金融风险评估等算法，构建反欺诈模型来研究标的欺诈识别的新方法，剖析关联平台间风险传播的机理，为互联网金融投资者提供更准确更全面的反欺诈保护；同时针对现有平台在运营中积累的各类风险，提出具有可行性的风险缓释方案，进而为政府防范化解互联网金融风险决策提供支持。