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图书信息
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个性化股票推荐理论与方法
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| ISBN: | 9787509698501 |
定价: | ¥88.00 |
| 作者: | 段刚龙,马鑫著 |
出版社: | 经济管理出版社 |
| 出版时间: | 2024年08月 |
开本: | 24cm |
| 页数: | 202页 |
中图法: | F830.91 |
相关供货商
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供货商名称
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更新日期
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北京人天书店有限公司
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24
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基金1/库区4/泰安展厅库/样本4
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2026-02-02
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其它供货商库存合计
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972
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2026-01-30
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图书简介 | | 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。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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