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基于MapReduce的股票代码标签抽取与金融资讯关联推荐

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 关键词抽取研究现状第12-14页
        1.2.2 主题标签抽取研究现状第14页
    1.3 本文主要研究内容第14-16页
    1.4 本文的创新点第16页
    1.5 本文组织结构第16-18页
第二章 关键词抽取技术第18-30页
    2.1 无监督的关键词抽取方法第18-23页
        2.1.1 基于TFIDF的方法第18-19页
        2.1.2 TextRank算法第19-22页
        2.1.3 基于PAT tree的方法第22-23页
    2.2 有监督的关键词抽取方法第23-27页
        2.2.1 基于词汇链的关键词抽取算法第23-25页
        2.2.2 基于支持向量机的关键词抽取算法第25-26页
        2.2.3 基于条件随机场的关键词抽取算法第26-27页
    2.3 金融资讯的特点第27-28页
    2.4 本章小结第28-30页
第三章 Hadoop计算平台第30-41页
    3.1 Hadoop平台综述第30-32页
    3.2 HDFS第32-34页
        3.2.1 HDFS的相关概念第32-33页
        3.2.2 HDFS的体系结构第33-34页
    3.3 MapReduce第34-37页
        3.3.1 JobTracker第34-35页
        3.3.2 MapReduce的作业调度第35页
        3.3.3 MapReduce程序的运行第35-37页
    3.4 Hadoop 1.0与2.0的区别第37-39页
        3.4.1 HDFS HA和HDFS Federation第37页
        3.4.2 Yarn第37-39页
    3.5 SequenceFile第39-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 基于MapReduce的股票代码标签抽取第41-59页
    4.1 标签抽取模型第41-45页
        4.1.1 问题描述第41-42页
        4.1.2 问题分析第42-43页
        4.1.3 模型假设第43-44页
        4.1.4 模型建立第44-45页
    4.2 基于MapReduce的TFIDF标签抽取算法第45-48页
        4.2.1 MapReduce Job流设计第46-47页
        4.2.2 实验结果展示第47-48页
    4.3 基于MapReduce的TFIDF-WBayesian标签抽取算法第48-50页
        4.3.1 MapReduce Job流设计第49页
        4.3.2 实验结果展示第49-50页
    4.4 基于MapReduce的TextRank-WBayesian标签抽取算法第50-53页
        4.4.1 MapReduce Job流设计第50-51页
        4.4.2 TextRank的有向图模型及结果展示第51-52页
        4.4.3 TextRank的无向图模型及结果展示第52-53页
    4.5 实验结果第53-58页
        4.5.1 实验环境第53页
        4.5.2 实验数据集第53-54页
        4.5.3 实验评价指标第54-55页
        4.5.4 实验结果分析第55-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 金融资讯的关联推荐第59-66页
    5.1 股票代码的关联资讯第59-60页
        5.1.1 问题描述第60页
        5.1.2 问题分析第60页
    5.2 基于向量空间模型的关联推荐第60-62页
    5.3 实验结果第62-65页
        5.3.0 实验环境第62页
        5.3.1 实验评价指标第62-63页
        5.3.2 实验结果分析第63-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 本文工作总结第66-67页
    6.2 未来工作展望第67-68页
参考文献第68-74页
致谢第74-75页
攻读硕士学位期间完成的学术论文第75页

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