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財經(jīng)新聞導(dǎo)航:一種新的知識網(wǎng)絡(luò)框架研究

發(fā)布時間:2017-05-08 17:12

  本文關(guān)鍵詞:財經(jīng)新聞導(dǎo)航:一種新的知識網(wǎng)絡(luò)框架研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展加速了各種信息的傳播與交互,網(wǎng)絡(luò)新聞作為一種新的信息推送方式,無法避免數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜、冗余等問題。財經(jīng)新聞主要關(guān)注和報道與財經(jīng)相關(guān)的信息,包括金融市場、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、行業(yè)政策等內(nèi)容。當(dāng)前,對于大眾來說,在互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽財經(jīng)新聞是獲取財經(jīng)信息的一種主流途徑。在此背景下,許多財經(jīng)新聞檢索平臺應(yīng)運而生以緩解信息過載所帶來的問題,這其中包括普通的搜索引擎,例如百度新聞和谷歌新聞;也包括專門的財經(jīng)類門戶網(wǎng)站,例如新浪財經(jīng)、中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)等。在這些平臺上,用戶可以使用關(guān)鍵詞搜索或者分類導(dǎo)航功能查找自己感興趣的財經(jīng)新聞。 然而,對于用戶尤其是財經(jīng)領(lǐng)域的業(yè)界人士或者愛好者們而言,目前的這種獲取財經(jīng)信息的方式并不能滿足這樣的需求:瀏覽完一篇財經(jīng)新聞后,可以在同一頁面快速地獲取到與之相關(guān)的其它信息,進(jìn)而理清當(dāng)前信息發(fā)生的前因后果,以輔助用戶在經(jīng)濟(jì)活動中做出正確的決策。雖然,現(xiàn)在已經(jīng)有部分平臺在新聞頁面上提供了相似新聞或者拓展閱讀模塊,但基本都是基于內(nèi)容的推送,信息重復(fù)、缺乏多樣性,并不滿足用戶的需求。因此,本文對財經(jīng)新聞進(jìn)行了建模,對財經(jīng)新聞重組進(jìn)行了探索,主要研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)如下: 1.通過對財經(jīng)新聞的主體內(nèi)容以及標(biāo)題信息的學(xué)習(xí),挖掘出了隱含在其中的語義信息,提出了基于Improved_LDA和多類分類的財經(jīng)知識抽取方法。 2.基于財經(jīng)知識,提出了一種新的知識網(wǎng)絡(luò)框架,用于財經(jīng)新聞導(dǎo)航,以滿足用戶在瀏覽完一篇財經(jīng)新聞后可以快速地定位到與之相關(guān)的其它信息、進(jìn)而理清當(dāng)前信息發(fā)生的前因后果的需求。 3.實現(xiàn)了以房地產(chǎn)行業(yè)為中心的財經(jīng)知識網(wǎng)絡(luò)框架,并嵌入到了新聞頁面中。用戶學(xué)習(xí)的結(jié)果表明,多數(shù)用戶接受并喜歡這種新的財經(jīng)新聞呈現(xiàn)方式,且能借此快速地找到需求信息點。另外,Perplexity指標(biāo)表明Improved_LDA較之標(biāo)準(zhǔn)LDA模型能取得更好的收斂效果和泛化表現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】:財經(jīng)新聞 財經(jīng)知識 知識網(wǎng)絡(luò) 財經(jīng)新聞導(dǎo)航
【學(xué)位授予單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.3
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 緒論10-18
  • 1.1 引言10
  • 1.2 研究背景10-14
  • 1.2.1 財經(jīng)新聞11-12
  • 1.2.2 知識網(wǎng)絡(luò)12-13
  • 1.2.3 文本建模與表示13-14
  • 1.3 研究動機(jī)14-15
  • 1.4 研究內(nèi)容和主要貢獻(xiàn)15-16
  • 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
  • 第2章 相關(guān)工作概述18-26
  • 2.1 引言18
  • 2.2 新聞推送18-20
  • 2.2.1 基于用戶的新聞推送18-19
  • 2.2.2 基于內(nèi)容的新聞推送19-20
  • 2.3 主題模型20-24
  • 2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)LDA模型21-22
  • 2.3.2 基于LDA的各種變體22-24
  • 2.4 本章小結(jié)24-26
  • 第3章 基于Improved_LDA的財經(jīng)知識抽取26-34
  • 3.1 引言26
  • 3.2 財經(jīng)知識定義26-27
  • 3.3 Improve_LDA框架27-30
  • 3.3.1 已有主題模型應(yīng)用27-28
  • 3.3.2 Improved_LDA框架28-30
  • 3.4 知識抽取與存儲30-33
  • 3.4.1 知識抽取30-31
  • 3.4.2 知識存儲31-33
  • 3.5 本章小結(jié)33-34
  • 第4章 基于財經(jīng)知識的知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建34-40
  • 4.1 引言34
  • 4.2 四層知識網(wǎng)絡(luò)框架34-38
  • 4.2.1 新聞相關(guān)性度量34-35
  • 4.2.2 新聞主題聚類35-36
  • 4.2.3 新聞知識子網(wǎng)36-38
  • 4.3 動態(tài)知識網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建38-39
  • 4.4 本章小結(jié)39-40
  • 第5章 實驗與分析40-54
  • 5.1 引言40
  • 5.2 數(shù)據(jù)概覽和預(yù)處理40-42
  • 5.3 Improved_LDA效果評價42-48
  • 5.3.1 評價指標(biāo)42-43
  • 5.3.2 基準(zhǔn)方法43-44
  • 5.3.3 結(jié)果對比與分析44-47
  • 5.3.4 實例分析47-48
  • 5.4 知識網(wǎng)絡(luò)效果評價48-53
  • 5.4.1 用戶學(xué)習(xí)48-49
  • 5.4.2 結(jié)果對比與分析49-51
  • 5.4.3 實例分析51-53
  • 5.5 本章小結(jié)53-54
  • 第6章 總結(jié)及展望54-56
  • 6.1 本文總結(jié)54-55
  • 6.2 研究展望55-56
  • 參考文獻(xiàn)56-60
  • 致謝60-62
  • 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果62

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馬寧;劉怡君;;基于超網(wǎng)絡(luò)中超邊排序算法的網(wǎng)絡(luò)輿論領(lǐng)袖識別[J];系統(tǒng)工程;2013年09期

2 馬寶君;張楠;孫濤;;智慧城市背景下公眾反饋大數(shù)據(jù)分析:概率主題建模的視角[J];電子政務(wù);2013年12期

3 易軍凱;田立康;;基于類別區(qū)分度的文本特征選擇算法研究[J];北京化工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年S1期

4 代寬;趙輝;韓冬;宋天勇;;基于向量空間模型的中文網(wǎng)頁主題特征項抽取[J];吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2014年01期

5 吳瑞紅;呂學(xué)強(qiáng);;基于互聯(lián)網(wǎng)的術(shù)語定義辨析[J];北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年01期

6 羅琦;;一種最大分類間隔SVDD的多類文本分類算法[J];電訊技術(shù);2014年04期

7 方躍勝;姚宏亮;;基于電力公司的多格式文檔智能信息檢索系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J];重慶科技學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年04期

8 李超;李昂;朱耿良;;基于限制性玻爾茲曼機(jī)的微博主題分類[J];電信網(wǎng)技術(shù);2014年07期

9 黃永鋒;李奇;;基于特征項聚合的古典詩歌分類模型[J];東華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年05期

10 徐曉彤;胡松筠;;社交網(wǎng)站用戶興趣模型研究[J];科技和產(chǎn)業(yè);2014年11期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉權(quán);郭武;;基于核主成分分析的話題跟蹤系統(tǒng)[A];第十二屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會議(NCMMSC'2013)論文集[C];2013年

2 潘小毅;黃明安;;中醫(yī)傳承中隱性知識轉(zhuǎn)移的網(wǎng)絡(luò)研究范式[A];全國社會辦醫(yī)暨中醫(yī)藥發(fā)展戰(zhàn)略高峰論壇論文集[C];2014年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱永躍;產(chǎn)業(yè)集群演化不同階段對創(chuàng)業(yè)人才素質(zhì)的影響因素研究[D];華中科技大學(xué);2012年

2 徐蕾;知識網(wǎng)絡(luò)雙重嵌入對集群企業(yè)創(chuàng)新能力提升的機(jī)理研究[D];浙江大學(xué);2012年

3 劉曉;海水養(yǎng)殖業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟知識流動研究[D];中國海洋大學(xué);2012年

4 吳林靜;基于語義場模型的學(xué)科資源聚類及應(yīng)用研究[D];華中師范大學(xué);2013年

5 王彪;信息檢索中信息需求域的研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2012年

6 李文峰;基于主題模型的用戶建模研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

7 王寶勛;面向網(wǎng)絡(luò)社區(qū)問答對的語義挖掘研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

8 王慧賢;社交網(wǎng)絡(luò)媒體平臺用戶參與激勵機(jī)制研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

9 張俊三;Web中相關(guān)實體發(fā)現(xiàn)研究[D];北京交通大學(xué);2013年

10 張乃靜;基于林業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)的語義檢索研究[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李國策;汽車產(chǎn)業(yè)集群知識網(wǎng)絡(luò)形成與優(yōu)化的仿生學(xué)研究[D];吉林大學(xué);2011年

2 曹建平;基于計算組織理論的大型研發(fā)項目組織結(jié)構(gòu)績效研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

3 沈麗;個人知識與團(tuán)隊知識沖突及其與績效的關(guān)系研究[D];浙江大學(xué);2007年

4 何梅;創(chuàng)新型國家建設(shè)中的知識服務(wù)轉(zhuǎn)型研究[D];湘潭大學(xué);2009年

5 葉東海;組織知識共享網(wǎng)絡(luò)模型研究[D];華南理工大學(xué);2012年

6 孟宇涵;跨國公司知識網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性及有效性研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

7 丁冬;基于管理仿生視角的農(nóng)民專業(yè)合作組織研究[D];吉林大學(xué);2013年

8 劉金亮;基于主題模型的個性化新聞推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2013年

9 曾俊t@;文本蘊涵推理系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2013年

10 吳克賢;基于分類的文本內(nèi)容判別方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2013年


  本文關(guān)鍵詞:財經(jīng)新聞導(dǎo)航:一種新的知識網(wǎng)絡(luò)框架研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:351543

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