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個性化股票推薦理論與方法 版權信息
- ISBN：9787509698501
- 條形碼：9787509698501 ; 978-7-5096-9850-1
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
個性化股票推薦理論與方法 內容簡介
本書結合用戶畫像技術，圍繞“股票投資者個性化需求的關鍵推薦算法”問題展開研究。首先，針對股票投資者的投資目的和過程進行解析，構建了投資者建模模塊、股票對象建模模塊、推薦算法模塊的研究思路。在此基礎上，構建股票投資者智能投顧的用戶畫像，設計了用戶畫像的事實標簽、分類模型標簽和評價模型標簽體系，采用XGBoost算法構建了投資者的用戶分類模型，并采取TOPSIS法對股票投資者標簽進行了評價。其次，通過基于關聯規則、基于文本內容和深度協同過濾視角，構建了3種情景下的個性化推薦子模型，采用關聯規則實現股票行業推薦，在股票行業推薦的基礎上實現了個股推薦，從基于股票評論及金融事件的文本內容視角，構建文本數據的金融事件詞典，提出基于結構化信息股票盈利預估模型和多任務股票盈利預估模型，進而進行股票盈利計算及結合用戶畫像篩選符合用戶偏好的股票。*后，設計了數據預處理層、子推薦算法層、推薦算法融合層和模型效果評價層的混合推薦框架，在LZ-Apriori、MSEEM和FCM子模型分析的基礎上，構建了混合多專家網絡的股票推薦融合算法，并采用算例實驗對模型算法的有效性進行了驗證。
個性化股票推薦理論與方法 目錄
**章 緒論
節 研究背景
第二節 研究目的及研究意義
第三節 研究內容與研究方法
第四節 本書框架
第二章 理論基礎與文獻綜述
節 投資顧問與智能投顧
第二節 用戶畫像的相關研究
第三節 個性化推薦算法的相關研究
第四節 股票個性化推薦的相關研究
第五節 研究述評
第三章 股票投資者的用戶畫像標簽體系設計和模型構建
節 引言
第二節 股票投資者用戶畫像構建流程
第三節 股票投資者的用戶畫像構建
第四節 股票投資者用戶分類標簽模型構建
第五節 股票投資者評價標簽模型構建
第六節 基于FNS-LDA2vec的股票投資者股吧話題偏好挖掘
第七節 本章小結
第四章 基于關聯規則的行業 和股票 模型構建
節 引言
第二節 基于關聯規則的行業 和股票智能 模型
第三節 數據準備與預處理
第四節 股票行業關聯規則挖掘與
第五節 股票財務指標關聯規則挖掘與
第六節 本章小結
第五章 基于文本內容分析的股票 模型構建
節 引言
第二節 基于股票評論及金融事件的股票 算法
第三節 Stock Earmings Estimation（SEE）模型構建
第四節 基于內容的股票 算法實現
第五節 本章小結
第六章 基于深度協同過濾的股票 模型構建
節 引言
第二節 股票投資者的股票智能選擇
第三節 股票投資者的股票智能
第四節 本章小結
第七章 股票混合 算法模型
節 引言
第二節 基于關聯規則的行業和股票 算法分析
第三節 基于文本內容的股票 子算法分析
第四節 基于深度協同過濾的股票 子算法分析
第五節 基于混合多專家網絡的股票 融合算法
第六節 效果評價
第七節 本章小結
第八章 結論與展望
節 主要結論
第二節 主要創新
第三節 主要局限與展望
參考文獻
附錄
后記
展開全部
個性化股票推薦理論與方法 作者簡介
段剛龍，西安理工大學經濟與管理學院管理科學與工程系副教授、碩士生導師。曾入選西安理工大學第二批 青年教師，現任經濟與管理學院實驗中心主任，兼任中國科學學與科技政策研究會創業創新專委會委員、陜西省大數據平臺產品評審專家。先后主持各類項目18項，其中省部級項目4項；在 外重要中英文學術期刊上發表論文30余篇，其中SCI、EI檢索20篇。獲得科技成果獎4項、申報軟件著作權8項；獲得省級教學成果獎3項、校級教學成果獎6項、陜西省“ 課程”1門、省級創新創業課程1門、校級在線課程2門。主編和參編教材2部。2014年獲得西安理工大學本科教學 獎，2016年獲得西安理工大學本科教學二等獎。指導學生競賽獲得省級以上獎項60余項， 競賽獲獎2項。
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