【摘 要】
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随着互联网媒体的快速发展,财经类新闻的发布成为影响股票市场走势的重要因素之一。为了帮助投资者在短期内及时发现投资热点,文章结合财经新闻的特点,提出一种基于多特征融
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(Grant No.2016YFC0400910);国家自然科学基金面上项目(Grant No.61272543);NSFC-广东联合基金重点项目(Grant No.U1301252)
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随着互联网媒体的快速发展,财经类新闻的发布成为影响股票市场走势的重要因素之一。为了帮助投资者在短期内及时发现投资热点,文章结合财经新闻的特点,提出一种基于多特征融合的财经新闻话题检测模型。该模型首先构建基于财经新闻的时间窗来切分新闻流。其次,在每个切分后的新闻流内,分别结合新闻文本中的主题事件、特征词、新闻语义以及金融命名实体混合建模并计算得到最优相似度。最后,提出最近邻-凝聚层次聚类算法,基于该算法聚类获得话题簇。实验结果表明:和传统的多特征话题检测模型相比,该模型有效地降低了聚类算法运行的时间复杂度,提高了话题检测的准确度,且在一定程度上能够辅助投资者的判断决策。
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