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 |