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[硕士论文]基于MapReduce的股票代码标签抽取与金融资讯关联推荐

[日期:2015-01-25] 来源:  作者: 刘峰 [字体: ]

基于MapReduce的股票代码标签抽取与金融资讯关联推荐

广西大学  刘峰

本文提出并实现了TextRank-WBayesian算法,并且实验结果表明了该方法的有效性和可行性。在信息时代中,每天信息的产生速度在不断加快,同时股票市场也是变化莫测和日新月异,需要每天都进行标签抽取的工作,为了提高程序的可扩展性和处理效率,本文的标签抽取程序将基于Hadoop开源平台的MapReduce计算框架。 为了使广大股民获得更好的投资导向,本文提出了对股票代码进行金融资讯的关联推荐算法,从而使广大股民能够及时获取自己所持有股票的相关行业、竞争公司以及合作公司的资讯信息,从而能够更好地把握投资时机,获得更多收益。通过对实验结果的抽样分析,证明了关联推荐后的资讯信息能够更好地反应股票市场的走势。 为了能够更客观地评价股票代码的标签抽取结果和金融资讯的关键推荐效果,在日后需要建立通用标签评价集和通用评价算法。

 

基于MapReduce的股票代码标签抽取与金融资讯关联推荐

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