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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著金融行業(yè)的迅猛發(fā)展,金融產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)越來(lái)越得到眾多投資者的認(rèn)可。以債券為例,網(wǎng)絡(luò)中大量債券異構(gòu)信息的存在,為構(gòu)建自動(dòng)化的債券知識(shí)服務(wù)平臺(tái)提供了一定的數(shù)據(jù)來(lái)源。因此,本課題將研究金融產(chǎn)品異構(gòu)信息的獲取方法,以及對(duì)這些異構(gòu)信息進(jìn)行加工、處理,進(jìn)一步完成信息的分類融合,并將最終整合的信息應(yīng)用于債券知識(shí)服務(wù)平臺(tái)當(dāng)中。
本課題研究的主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:
債券產(chǎn)品異構(gòu)信息的獲取方法:包括債券結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化
2、網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理;債券數(shù)據(jù)的來(lái)源包括固定金融網(wǎng)站和搜索引擎兩部分,在搜索引擎部分本文提出了基于搜索引擎的特定領(lǐng)域檢索結(jié)果評(píng)估模型RDMDRR,進(jìn)一步提高了債券公告信息獲取的準(zhǔn)確性和全面性。
債券產(chǎn)品異構(gòu)信息的抽?。菏紫仁褂肳HISK算法構(gòu)建債券特征的本體規(guī)則庫(kù),然后利用本體規(guī)則自適應(yīng)的方法對(duì)構(gòu)建的規(guī)則進(jìn)行剪枝操作,得到完善的本體規(guī)則庫(kù),并將其運(yùn)用到債券實(shí)體信息的抽取中,為構(gòu)建債券的知識(shí)服務(wù)提供數(shù)據(jù)來(lái)源。
債券信
3、息的分類及融合:針對(duì)債券的不同類別,分別采用了規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)債券進(jìn)行分類。基于類別不均衡分布的特點(diǎn),本文提出了一種新的特征權(quán)重方法,對(duì)原來(lái)的TFIDF進(jìn)行了改進(jìn),并將其運(yùn)用到不均衡分類當(dāng)中,提高了少數(shù)類的識(shí)別率,準(zhǔn)確的對(duì)債券信息進(jìn)行歸類整理,然后將其與其它債券信息進(jìn)行融合,形成較完整的債券知識(shí)庫(kù)。
異構(gòu)信息經(jīng)過(guò)上述三個(gè)環(huán)節(jié)的處理、加工與融合,得到完整的債券知識(shí),并將其整合到債券知識(shí)服務(wù)平臺(tái)中。實(shí)驗(yàn)表明,構(gòu)建的知識(shí)服務(wù)平
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