面向网络股评观点的垂直搜索引擎设计与实现

发布时间：2018-05-10 13:06

  本文选题：网络股评 + 情感计算　； 参考：《电子技术应用》2017年06期

【摘要】：股票市场是国家宏观经济环境的晴雨表。网民对股市评论观点在很大程度上反映了股市行情,也影响着股市涨跌。因此,通过网络文本情感极性分析技术和搜索引擎技术来挖掘网络股评观点是当前信息和金融学科的交叉研究课题热点之一。设计了一种融合全文搜索和观点挖掘的面向网络股评的垂直搜索引擎系统结构,提出了一种面向网络股评主题数据采集的定点收割算法和爬虫结构,并建立了一种网络股评的多粒度模糊计算的无监督情感极性分类方法,能实现股评观点的在线分析。通过对实现的垂直搜索引擎的测试表明,其在情感极性分类精度、爬虫数据采集效率、搜索引擎响应时间等性能指标上都能满足实际应用要求。
[Abstract]:The stock market is a barometer of the country's macroeconomic environment. Netizens' comments on the stock market largely reflect the stock market, but also affect the stock market ups and downs. Therefore, it is one of the hot topics in the field of information and finance to excavate the viewpoint of network stock evaluation through the technology of emotional polarity analysis of network text and search engine technology. This paper designs a vertical search engine structure which combines full-text search and viewpoint mining, and proposes a fixed-point harvesting algorithm and crawler structure for Web stock review subject data collection. An unsupervised affective polarity classification method based on multi-granularity fuzzy calculation of network stock review is established, which can realize online analysis of stock review viewpoint. The test of the vertical search engine shows that it can meet the requirements of practical application in terms of the classification accuracy of emotional polarity, the efficiency of crawler data collection, the response time of search engine, and so on.
【作者单位】： 清华大学电子工程系下一代网络及应用技术研究室;
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1869427