随着互联网技术的发展,资讯量迅速膨胀,海量的财经资讯里既包含着有价值的信息,又有大量无用和干扰信息。利用相关技术实时采集、处理和多维分类聚合资讯,提取有用信息来指导人们的投资决策是未来的发展趋势。本文采用理论和实证相结合的方法通过多维分类聚合技术,系统地研究了互联网财经资讯对中国股票市场价格走势的影响,通过对于股市价格走势的判断来指导帮助投资者在股市投资中做出正确的决策。文章提出了以下思想：资讯的异动和市场的人气会决定流动性好的股票的买卖机会。通过对资讯的分类聚合和数量化统计,研究了媒体关注度和股吧人气指标,可以发现市场关注热点,轻松跟踪热点板块和热门股票。首先,文章分析了互联网财经资讯的市场现状,阐述了目前财经资讯市场的背景、投资者获取资讯的方式,以及存在的缺陷。然后,详细介绍了财经资讯多维分类聚合的实现过程,对财经资讯的采集、分析、结构化和分类处理的过程都做了进一步的分析,并根据道氏理论、空间信息理论以及资讯文本分类的理论知识,利用互联网资讯多维分类聚合技术,对大盘、行业、板块和个股资讯进行了多角度解读；通过分析博弈市场下的资讯,给出相应的股价趋势判断,使得投资者有能力把握投资机会。最后,文章运用财经资讯多维分类聚合技术从股市中选取了三支股票,并研究了资讯趋势、人气热度和资讯多空信息对股票买卖决策的影响,根据多维分类聚合结果得到相应上市公司短期股价趋势的发展变化方向,对买入卖出点进行分析。实证分析表明,资讯传播趋势和媒体、股吧多空分析会发现并预测股价的反转和走势,通过对互联网财经资讯的多维分类聚合分析,可以指导投资者在股市中的投资行为。