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题名:
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个性化股票推荐理论与方法 [ 专著] ge xing hua gu piao tui jian li lun yu fang fa / 段刚龙，马鑫著 , |
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ISBN:
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978-7-5096-9850-1 价格： CNY88.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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202页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 经济管理出版社 出版日期： 2024 |
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内容提要:
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本书结合用户画像技术，围绕“股票投资者个性化需求的关键推荐算法”问题展开研究。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，通过基于关联规则、基于文本内容和深度协同过滤视角，构建了3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，从基于股票评论及金融事件的文本内容视角，构建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，进而进行股票盈利计算及结合用户画像筛选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。 |
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主题词:
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股票投资 基本知识 |
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中图分类法:
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F830.91 版次： 5 |
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主要责任者:
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段刚龙 duan gang long 著 |
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主要责任者:
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马鑫 ma xin 著 |
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附注:
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本书获陕西省软科学项目“智慧医疗大数据治理体系和治理对策研究”、陕西省软科学项目“地方政府大数据治理能力影响因素及提升策略研究”的资助 经管出版 |