| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-25页 |
| 1.2.1 金融知识服务研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 互联网异构信息处理研究现状 | 第18-24页 |
| 1.2.3 非均衡数据分类研究现状 | 第24-25页 |
| 1.2.4 金融时间序列分析方法研究现状 | 第25页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第25-27页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第27-28页 |
| 第2章 基于互联网异构信息处理的金融知识服务总体设计 | 第28-39页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 互联网金融异构信息处理方法 | 第29-36页 |
| 2.2.1 异构信息自动获取 | 第30-33页 |
| 2.2.2 异构信息处理方法 | 第33-35页 |
| 2.2.3 信息验证 | 第35-36页 |
| 2.3 互联网金融异构信息处理总体框架 | 第36-37页 |
| 2.4 金融知识服务平台构建 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于分合增益模型的新股收益分析方法研究 | 第39-53页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 N元分合增益问题形式化描述 | 第40-43页 |
| 3.3 N元分合增益问题的解法 | 第43-46页 |
| 3.3.1 优化的最优路径算法 | 第43-44页 |
| 3.3.2 增益计算方法 | 第44-45页 |
| 3.3.3 增益评价 | 第45-46页 |
| 3.4 新股分合增益模型 | 第46页 |
| 3.5 新股收益分析实验 | 第46-52页 |
| 3.5.1 实验设置及步骤说明 | 第46-48页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于最大熵的新股推荐最优策略模型研究 | 第53-71页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 新股推荐最优策略模型 | 第54-56页 |
| 4.3 新股推荐策略方法实现 | 第56-62页 |
| 4.3.1 异构金融信息预处理 | 第56-59页 |
| 4.3.2 过滤器算法 | 第59-62页 |
| 4.4 评价方法 | 第62-63页 |
| 4.5 新股最优策略实验 | 第63-69页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第63-64页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第64-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 基于神经网络的封闭式基金时序混合模型 | 第71-83页 |
| 5.1 引言 | 第71-72页 |
| 5.2 封闭式基金时间序列混合模型 | 第72-77页 |
| 5.2.1 时间序列混合模型结构 | 第73页 |
| 5.2.2 基于最大熵的估值模型 | 第73-74页 |
| 5.2.3 趋势拟合估值模型 | 第74-75页 |
| 5.2.4 基于支持向量回归的估值模型 | 第75-76页 |
| 5.2.5 基于BP算法的估值模型 | 第76-77页 |
| 5.3 封闭式基金时间序列模型实验 | 第77-82页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第77-79页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第79-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 基于异构信息的企业债券分析方法研究 | 第83-112页 |
| 6.1 引言 | 第83-84页 |
| 6.2 基于异构信息的企业债券服务平台关键技术 | 第84-100页 |
| 6.2.1 基于互联网的债券检索评估模型 | 第84-90页 |
| 6.2.2 基于本体规则自适应的异构信息处理 | 第90-96页 |
| 6.2.3 基于优化特征权重算法的非均衡数据分类 | 第96-100页 |
| 6.2.4 信息验证方法 | 第100页 |
| 6.3 企业债券服务平台关键技术实验 | 第100-111页 |
| 6.3.1 基于互联网的债券检索评估实验 | 第101-104页 |
| 6.3.2 基于本体规则自适应的特征抽取实验 | 第104-106页 |
| 6.3.3 基于OP tf-idf算法的非均衡数据分类实验 | 第106-108页 |
| 6.3.4 企业债券服务平台信息验证实验 | 第108-111页 |
| 6.4 本章小结 | 第111-112页 |
| 结论 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-128页 |
| 附录A 新股投资路径详细信息 | 第128-132页 |
| 附录B 海天园金融知识服务平台展示 | 第132-135页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第135-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 个人简历 | 第139页 |