基于異構(gòu)信息的債券知識服務(wù)的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著金融行業(yè)的迅猛發(fā)展，金融產(chǎn)品的網(wǎng)絡(luò)知識服務(wù)平臺越來越得到眾多投資者的認(rèn)可。以債券為例，網(wǎng)絡(luò)中大量債券異構(gòu)信息的存在，為構(gòu)建自動化的債券知識服務(wù)平臺提供了一定的數(shù)據(jù)來源。因此，本課題將研究金融產(chǎn)品異構(gòu)信息的獲取方法，以及對這些異構(gòu)信息進(jìn)行加工、處理，進(jìn)一步完成信息的分類融合，并將最終整合的信息應(yīng)用于債券知識服務(wù)平臺當(dāng)中。
　　本課題研究的主要內(nèi)容有以下幾個方面：
　　債券產(chǎn)品異構(gòu)信息的獲取方法：包括債券結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化

2、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理；債券數(shù)據(jù)的來源包括固定金融網(wǎng)站和搜索引擎兩部分，在搜索引擎部分本文提出了基于搜索引擎的特定領(lǐng)域檢索結(jié)果評估模型RDMDRR，進(jìn)一步提高了債券公告信息獲取的準(zhǔn)確性和全面性。
　　債券產(chǎn)品異構(gòu)信息的抽取：首先使用WHISK算法構(gòu)建債券特征的本體規(guī)則庫，然后利用本體規(guī)則自適應(yīng)的方法對構(gòu)建的規(guī)則進(jìn)行剪枝操作，得到完善的本體規(guī)則庫，并將其運(yùn)用到債券實體信息的抽取中，為構(gòu)建債券的知識服務(wù)提供數(shù)據(jù)來源。
　　債券信

3、息的分類及融合：針對債券的不同類別，分別采用了規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對債券進(jìn)行分類?；陬悇e不均衡分布的特點，本文提出了一種新的特征權(quán)重方法，對原來的TFIDF進(jìn)行了改進(jìn)，并將其運(yùn)用到不均衡分類當(dāng)中，提高了少數(shù)類的識別率，準(zhǔn)確的對債券信息進(jìn)行歸類整理，然后將其與其它債券信息進(jìn)行融合，形成較完整的債券知識庫。
　　異構(gòu)信息經(jīng)過上述三個環(huán)節(jié)的處理、加工與融合，得到完整的債券知識，并將其整合到債券知識服務(wù)平臺中。實驗表明，構(gòu)建的知識服務(wù)平