【摘要】：近年來,互聯(lián)網(wǎng)上每天都產(chǎn)生海量的財經(jīng)資訊信息,伴隨著大數(shù)據(jù)、人工智能技術的蓬勃發(fā)展,財經(jīng)新媒體行業(yè)不斷出現(xiàn)新的商業(yè)模式,產(chǎn)品形態(tài)也不斷推陳出新。各大移動端個性化財經(jīng)服務類終端以及各類財經(jīng)自媒體新面孔開始不斷涌現(xiàn),更多投資者習慣使用手機獲取財經(jīng)資訊服務,傳統(tǒng)財經(jīng)資訊媒體雖然擁有龐大的用戶基礎,但面臨著如此激烈的市場競爭,必須借鑒新興財經(jīng)資訊平臺的發(fā)展經(jīng)驗,借助先進的人工智能技術實現(xiàn)財經(jīng)媒體平臺服務再造,將受眾投資者進行精準分類,創(chuàng)造有價值的內(nèi)容互動,才能實現(xiàn)傳統(tǒng)財經(jīng)門戶網(wǎng)站的流量突圍。為了提高傳統(tǒng)財經(jīng)資訊服務網(wǎng)站的用戶粘性、提高投資者資訊閱讀效率,從而吸引流量,解決傳統(tǒng)資訊平臺目前面臨的投資者流量降低的現(xiàn)實問題。本文從財經(jīng)資訊平臺及投資者個人偏好兩個角度出發(fā),首先運用先進的LDA主題挖掘模型對海量財經(jīng)資訊進行有效率的主題挖掘,對每類投資者的興趣主題進行描述分析。然后通過問卷調(diào)研的方法,獲取投資者財經(jīng)資訊閱讀偏好數(shù)據(jù),最后利用關聯(lián)分析模型的Apriori算法對投資者的潛在偏好的財經(jīng)資訊主題進行挖掘,發(fā)現(xiàn)投資者偏好偏好,進而對投資者進行精準的財經(jīng)資訊智能推送,構建了基于投資者偏好的財經(jīng)資訊智能推送方案。
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51
【圖文】：

61.4 本文的主要貢獻本文將 LDA 財經(jīng)資訊主題挖掘于關聯(lián)分析模型相結合，中間采用問卷調(diào)研的方法將數(shù)據(jù)連接起來，構建了基于投資者偏好的財經(jīng)資訊智能推送方案，深度挖掘投資者潛在偏好的資訊主題，以此不斷優(yōu)化財經(jīng)新聞的用戶體驗，實現(xiàn)基于投資者偏好的財經(jīng)資訊智能推送方案，主要有以下兩方面的貢獻：對財經(jīng)資訊網(wǎng)站而言，本文結合大數(shù)據(jù)分析技術，將受眾投資者進行精準分類，創(chuàng)造有價值的內(nèi)容互動，深耕垂直領域，優(yōu)化對財經(jīng)資訊網(wǎng)站

智能推送理論框架 上海師范大學碩 k 階候選項目集CK進行剪枝。由于頻繁項集的任這一原理，假設CK 1是CK的任意一個（k-1）階子LK，則該候目集肯定是非頻繁項目集。環(huán)上述步驟二、步驟三，直至不能得到更高階的中得出的全部頻繁項目集中計算除滿足數(shù)據(jù)要求程結束。以更直觀的說明 Apriori 算法的具體挖掘步驟，流

第 5 章 財經(jīng)資訊智能推送方案模型建立 上海師范大學碩士學位論文必定要有一定的差異性。本文在文本挖掘前期數(shù)據(jù)處理的過程中，首先在網(wǎng)上下載了通用的停用詞表，共計 1800 停用詞數(shù)，再加上后期建模過程中不斷地斟酌，進行人工補全停用詞表處理，通過反復不斷地更新去停用詞表，進行去停用詞處理，直到所有對本文 LDA 主題模型中財經(jīng)類文本數(shù)據(jù)沒有任何實際意義的詞都被剔除后，才能得到更加精確的主題分類。最終使用的停用詞庫中所包含的停用詞數(shù)約為 8253 個，對數(shù)據(jù)的初步預處理結果如圖 5-1 所示。

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本文編號：2744297