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成功法则

个性化股票推荐理论与方法

作者：段刚龙、马鑫著

出版社：经济管理出版社出版时间：2024-08-01

开本：其他页数： 202

本类榜单：成功/励志销量榜

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

个性化股票推荐理论与方法版权信息

ISBN：9787509698501
条形码：9787509698501 ; 978-7-5096-9850-1
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
成功/励志
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成功/激励
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成功法则

个性化股票推荐理论与方法内容简介

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。*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。

个性化股票推荐理论与方法目录

**章绪论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第四章基于关联规则的行业和股票模型构建节引言第二节基于关联规则的行业和股票智能模型第三节数据准备与预处理第四节股票行业关联规则挖掘与第五节股票财务指标关联规则挖掘与第六节本章小结第五章基于文本内容分析的股票模型构建节引言第二节基于股票评论及金融事件的股票算法第三节 Stock Earmings Estimation（SEE）模型构建第四节基于内容的股票算法实现第五节本章小结第六章基于深度协同过滤的股票模型构建节引言第二节股票投资者的股票智能选择第三节股票投资者的股票智能第四节本章小结第七章股票混合算法模型节引言第二节基于关联规则的行业和股票算法分析第三节基于文本内容的股票子算法分析第四节基于深度协同过滤的股票子算法分析第五节基于混合多专家网络的股票融合算法第六节效果评价第七节本章小结第八章结论与展望节主要结论第二节主要创新第三节主要局限与展望参考文献附录后记

展开全部

个性化股票推荐理论与方法作者简介

段刚龙，西安理工大学经济与管理学院管理科学与工程系副教授、硕士生导师。曾入选西安理工大学第二批青年教师，现任经济与管理学院实验中心主任，兼任中国科学学与科技政策研究会创业创新专委会委员、陕西省大数据平台产品评审专家。先后主持各类项目18项，其中省部级项目4项；在外重要中英文学术期刊上发表论文30余篇，其中SCI、EI检索20篇。获得科技成果奖4项、申报软件著作权8项；获得省级教学成果奖3项、校级教学成果奖6项、陕西省“ 课程”1门、省级创新创业课程1门、校级在线课程2门。主编和参编教材2部。2014年获得西安理工大学本科教学奖，2016年获得西安理工大学本科教学二等奖。指导学生竞赛获得省级以上奖项60余项，竞赛获奖2项。

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