基于网络异构信息挖掘的新股知识服务研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及相关技术介绍 | 第10-14页 |
| 1.2.1 信息抽取的发展介绍 | 第10-11页 |
| 1.2.2 金融数据分析研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 知识服务系统发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容与章节内容组织 | 第14-16页 |
| 第2章 异构信息获取和新股知识服务总体设计 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 异构信息获取 | 第16-21页 |
| 2.2.1 行情数据获取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 WEB信息获取 | 第18-19页 |
| 2.2.3 公告信息抽取 | 第19-21页 |
| 2.3 新股知识服务系统整体框架 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 一字板预测回归问题研究 | 第23-30页 |
| 3.1 一字板预测问题的定义与评价规则 | 第23-26页 |
| 3.1.1 一字板预测问题的定义 | 第23-24页 |
| 3.1.2 评价指标 | 第24-26页 |
| 3.2 基于线性模型的一字板预测 | 第26-28页 |
| 3.3 基于Bagging的一字板预测 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 新股趋势预测分类问题研究 | 第30-36页 |
| 4.1 新股趋势问题定义与评价指标 | 第30-34页 |
| 4.1.1 新股趋势问题分析与定义 | 第30-33页 |
| 4.1.2 评价指标 | 第33-34页 |
| 4.2 基于逻辑回归的趋势预测 | 第34-35页 |
| 4.3 基于SVM的趋势预测 | 第35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 实验平台与新股知识服务的实现 | 第36-57页 |
| 5.1 实验环境与实验数据 | 第36页 |
| 5.2 公告信息抽取实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 5.3 一字板预测实验结果分析 | 第38-45页 |
| 5.3.1 基本线性模型 | 第39-44页 |
| 5.3.2 Bagging方法的实验结果分析 | 第44-45页 |
| 5.4 新股趋势预测实验分析 | 第45-50页 |
| 5.4.1 逻辑回归预测结果与分析 | 第45-48页 |
| 5.4.2 支持向量机预测结果与分析 | 第48-50页 |
| 5.5 股票关系发现与展示 | 第50-54页 |
| 5.5.1 相似关系定义与相似度计算 | 第50-53页 |
| 5.5.2 行业关系展示 | 第53-54页 |
| 5.6 新股知识服务平台的实现 | 第54-56页 |
| 5.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
