事件驱动的股市预测关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 事件抽取的发展概况及分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 发展概况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 研究分析 | 第12-14页 |
| 1.3 股市预测的发展概况及分析 | 第14-17页 |
| 1.3.1 发展概况 | 第14-16页 |
| 1.3.2 研究分析 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 目标依赖的中文事件检测 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 任务定义 | 第20-21页 |
| 2.3 研究内容介绍 | 第21-22页 |
| 2.4 金融领域事件分类 | 第22-23页 |
| 2.5 事件检测方法 | 第23-28页 |
| 2.5.1 文本句编码 | 第24页 |
| 2.5.2 树结构长短期记忆网络 | 第24-25页 |
| 2.5.3 目标依存树 | 第25-28页 |
| 2.5.4 模型训练 | 第28页 |
| 2.6 事件检测实验 | 第28-31页 |
| 2.6.1 数据集和实验设置 | 第28-29页 |
| 2.6.2 评估网络结构 | 第29页 |
| 2.6.3 与现存方法的比较 | 第29-31页 |
| 2.6.4 领域数据集上的实验结果 | 第31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 事件驱动的股票推荐 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 研究内容介绍 | 第33-35页 |
| 3.3 股票推荐方法 | 第35-41页 |
| 3.3.1 股票背景信息编码 | 第36-38页 |
| 3.3.2 事件信息编码 | 第38-39页 |
| 3.3.3 数字信息编码 | 第39-41页 |
| 3.3.4 模型训练 | 第41页 |
| 3.4 股票推荐实验 | 第41-43页 |
| 3.4.1 数据集和实验设置 | 第41-42页 |
| 3.4.2 评价方法 | 第42页 |
| 3.4.3 数据集评估 | 第42-43页 |
| 3.4.4 特征方法评估 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于动态时间规整算法的择时抛售策略 | 第45-52页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 研究内容介绍 | 第45-48页 |
| 4.3 择时抛售方法 | 第48-50页 |
| 4.3.1 形态库构建 | 第49页 |
| 4.3.2 卖出点选择 | 第49-50页 |
| 4.4 择时抛售实验 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 股票推荐系统的设计与实现 | 第52-57页 |
| 5.1 引言 | 第52-53页 |
| 5.2 系统介绍与结构设计 | 第53-54页 |
| 5.3 系统功能展示 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
