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脱兔官方网站李庆教授最近在外文A级期刊《ACM Transactions on Information Systems (TOIS)》 (SCI 索引)上发表一篇论文,题为:A Tensor-Based Information Framework for Predicting the Stock Market【2016,34(2),11:1- 11:31】。

该论文从大数据分析的视角出发,通过对海量的互联网媒体数据进行收集和深度分析,利用张量建模,来探寻公司基本面信息,财经新闻信息,公众投资情感对证券市场波动的影响机理。具体而言,本研究的主要贡献点为:1)利用先进的自然语言处理技术和情感分析技术,成功地从互联网媒体中挖掘出关于企业基本面状况,专家投资偏好和公众投资者情感倾向等三大类信息,并利用张量模型为复杂信息空间建模,为量化分析互联网信息对证券市场的冲击提供了一个大数据分析平台;2)创新性地提出了张量回归学习算法,解决了基于向量模型的机器学习算法无法捕捉多重信息源相互关联的缺陷,为研究多因素交互作用对证券市场的影响提供了一个有效地分析手段,便于深度地研究和分析互联网媒体对证券市场的作用机制;3)通过研发的大数据分析平台,首次定量化地论证了在特定新闻事件下,公众情绪对证券市场波动的放大效应和加速效应。

ACM-TOIS为教育部第四轮学科评估计算机学科A类期刊,也是中国计算机学会定位为数据库/数据挖掘/内容检索领域仅有的2个A类国际期刊之一。“A类指国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破”。该学术期刊为季刊,一年发行4期,平均每年在全球录用30余篇优秀的学术论文。

研究背景介绍:

论文的合作者Hsinchu Chen 教授为AAAS,IEEE和ACM 院士(Fellow),论文引用率排全球MIS学者第一位。其量化分析新闻对证券市场影响的工作于2007年发表在ACM TOIS上,先后被MIT Tech Review 和 Wall street Journal广泛报道。本合作研究是在此基础上,进一步深化,在算法精确度和有效性上都取得了显著提高,并首次成功应用于中国证券市场的波动影响分析。