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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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库存量
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库区
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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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28
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库区4/泰安展厅库/样本4
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2025-12-06
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其它供货商库存合计
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945
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2025-12-03
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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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