本文選題：網(wǎng)絡(luò)股評 + 情感計算　； 參考：《電子技術(shù)應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：股票市場是國家宏觀經(jīng)濟環(huán)境的晴雨表。網(wǎng)民對股市評論觀點在很大程度上反映了股市行情,也影響著股市漲跌。因此,通過網(wǎng)絡(luò)文本情感極性分析技術(shù)和搜索引擎技術(shù)來挖掘網(wǎng)絡(luò)股評觀點是當(dāng)前信息和金融學(xué)科的交叉研究課題熱點之一。設(shè)計了一種融合全文搜索和觀點挖掘的面向網(wǎng)絡(luò)股評的垂直搜索引擎系統(tǒng)結(jié)構(gòu),提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)股評主題數(shù)據(jù)采集的定點收割算法和爬蟲結(jié)構(gòu),并建立了一種網(wǎng)絡(luò)股評的多粒度模糊計算的無監(jiān)督情感極性分類方法,能實現(xiàn)股評觀點的在線分析。通過對實現(xiàn)的垂直搜索引擎的測試表明,其在情感極性分類精度、爬蟲數(shù)據(jù)采集效率、搜索引擎響應(yīng)時間等性能指標(biāo)上都能滿足實際應(yīng)用要求。
[Abstract]:The stock market is a barometer of the country's macroeconomic environment. Netizens' comments on the stock market largely reflect the stock market, but also affect the stock market ups and downs. Therefore, it is one of the hot topics in the field of information and finance to excavate the viewpoint of network stock evaluation through the technology of emotional polarity analysis of network text and search engine technology. This paper designs a vertical search engine structure which combines full-text search and viewpoint mining, and proposes a fixed-point harvesting algorithm and crawler structure for Web stock review subject data collection. An unsupervised affective polarity classification method based on multi-granularity fuzzy calculation of network stock review is established, which can realize online analysis of stock review viewpoint. The test of the vertical search engine shows that it can meet the requirements of practical application in terms of the classification accuracy of emotional polarity, the efficiency of crawler data collection, the response time of search engine, and so on.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系下一代網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用技術(shù)研究室;
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1869427