财经新闻导航：一种新的知识网络框架研究

发布时间：2017-05-08 17:12

  本文关键词：财经新闻导航：一种新的知识网络框架研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：互联网技术的发展加速了各种信息的传播与交互,网络新闻作为一种新的信息推送方式,无法避免数据量大、复杂、冗余等问题。财经新闻主要关注和报道与财经相关的信息,包括金融市场、产业经济、行业政策等内容。当前,对于大众来说,在互联网上浏览财经新闻是获取财经信息的一种主流途径。在此背景下,许多财经新闻检索平台应运而生以缓解信息过载所带来的问题,这其中包括普通的搜索引擎,例如百度新闻和谷歌新闻；也包括专门的财经类门户网站,例如新浪财经、中国经济网等。在这些平台上,用户可以使用关键词搜索或者分类导航功能查找自己感兴趣的财经新闻。 然而,对于用户尤其是财经领域的业界人士或者爱好者们而言,目前的这种获取财经信息的方式并不能满足这样的需求：浏览完一篇财经新闻后,可以在同一页面快速地获取到与之相关的其它信息,进而理清当前信息发生的前因后果,以辅助用户在经济活动中做出正确的决策。虽然,现在已经有部分平台在新闻页面上提供了相似新闻或者拓展阅读模块,但基本都是基于内容的推送,信息重复、缺乏多样性,并不满足用户的需求。因此,本文对财经新闻进行了建模,对财经新闻重组进行了探索,主要研究内容与贡献如下： 1.通过对财经新闻的主体内容以及标题信息的学习,挖掘出了隐含在其中的语义信息,提出了基于Improved_LDA和多类分类的财经知识抽取方法。 2.基于财经知识,提出了一种新的知识网络框架,用于财经新闻导航,以满足用户在浏览完一篇财经新闻后可以快速地定位到与之相关的其它信息、进而理清当前信息发生的前因后果的需求。 3.实现了以房地产行业为中心的财经知识网络框架,并嵌入到了新闻页面中。用户学习的结果表明,多数用户接受并喜欢这种新的财经新闻呈现方式,且能借此快速地找到需求信息点。另外,Perplexity指标表明Improved_LDA较之标准LDA模型能取得更好的收敛效果和泛化表现。
【关键词】：财经新闻 财经知识 知识网络 财经新闻导航
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景10-14
• 1.2.1 财经新闻11-12
• 1.2.2 知识网络12-13
• 1.2.3 文本建模与表示13-14
• 1.3 研究动机14-15
• 1.4 研究内容和主要贡献15-16
• 1.5 论文的组织结构16-18
• 第2章 相关工作概述18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 新闻推送18-20
• 2.2.1 基于用户的新闻推送18-19
• 2.2.2 基于内容的新闻推送19-20
• 2.3 主题模型20-24
• 2.3.1 标准LDA模型21-22
• 2.3.2 基于LDA的各种变体22-24
• 2.4 本章小结24-26
• 第3章 基于Improved_LDA的财经知识抽取26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 财经知识定义26-27
• 3.3 Improve_LDA框架27-30
• 3.3.1 已有主题模型应用27-28
• 3.3.2 Improved_LDA框架28-30
• 3.4 知识抽取与存储30-33
• 3.4.1 知识抽取30-31
• 3.4.2 知识存储31-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 基于财经知识的知识网络构建34-40
• 4.1 引言34
• 4.2 四层知识网络框架34-38
• 4.2.1 新闻相关性度量34-35
• 4.2.2 新闻主题聚类35-36
• 4.2.3 新闻知识子网36-38
• 4.3 动态知识网络构建38-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第5章 实验与分析40-54
• 5.1 引言40
• 5.2 数据概览和预处理40-42
• 5.3 Improved_LDA效果评价42-48
• 5.3.1 评价指标42-43
• 5.3.2 基准方法43-44
• 5.3.3 结果对比与分析44-47
• 5.3.4 实例分析47-48
• 5.4 知识网络效果评价48-53
• 5.4.1 用户学习48-49
• 5.4.2 结果对比与分析49-51
• 5.4.3 实例分析51-53
• 5.5 本章小结53-54
• 第6章 总结及展望54-56
• 6.1 本文总结54-55
• 6.2 研究展望55-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-62
• 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果62

【共引文献】

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本文编号：351543