个性化股票推荐理论与方法--聚文网

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内容简介

《个性化股票推荐理论与方法》着眼于解决智能投资顾问领域的关键问题，从投资者的角度出发，探索了股票投资者个性化需求的关键推荐算法：首先，针对股票投资者的投资目的和过程进行解析，构建了投资者建模模块、股票对象建模模块、推荐算法模块的研究思路。在此基础上，构建了股票投资者智能投顾的用户画像，设计了用户画像的事实标签、分类模型标签和评价模型标签体系，采用XGBoost算法构建了投资者的用户分类模型，并采取TOPSIS法对股票投资者标签进行了评价。其次，基于关联规则、基于文本内容和基于深度协同过滤，构建了三种情景下的个性化推荐子模型，采用关联规则实现股票行业推荐，在股票行业推荐的基础上实现了个股推荐；基于股票评论及金融事件的文本内容，构建了文本数据的金融事件词典，提出基于结构化信息股票盈利预估模型和多任务股票盈利预估模型，进而进行了股票盈利计算及结合用户画像筛选出符合用户偏好的股票。最后，设计了数据预处理层、子推荐算法层、推荐算法融合层和模型效果评价层的混合推荐框架，在LZ-Apriori、MSEEM和FCM子模型分析的基础上，构建了混合多专家网络的股票推荐融合算法，并采用算例实验对模型算法的有效性进行了验证。

第一章绪论
第一节研究背景
第二节研究目的及研究意义
第三节研究内容与研究方法
第四节本书框架
第二章理论基础与文献综述
第一节投资顾问与智能投顾
第二节用户画像的相关研究
第三节个性化推荐算法的相关研究
第四节股票个性化推荐的相关研究
第五节研究述评
第三章股票投资者的用户画像标签体系设计和模型构建
第一节引言
第二节股票投资者用户画像构建流程
第三节股票投资者的用户画像构建
第四节股票投资者用户分类标签模型构建
第五节股票投资者评价标签模型构建
第六节基于FNS-LDA2vec的股票投资者股吧话题偏好挖掘
第七节本章小结
……

个性化股票推荐理论与方法

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