关联规则在股票板块联动分析中的应用

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,针对Apriori算法的不足进行了一些改进。新算法使用垂直数据格式,并改进了产生候选项的连接方法。为了研究股票板块的联动关系,将改进算法应用于股票板块指数分析中。实验结果表明,改进算法能快速发现板块之间的联动关系,对股市分析和投资决策有一定的指导作用。     

2012中国互联网大会新闻发布会大佬解读互联网发展趋势

2012年3月27日,2012中国互联网大会新闻发布会:春华论坛在新世纪日航饭店开幕,论坛上来自移动互联网、电子商务、企业应用、垃圾信息治理领域的大佬对互联网发展分享了自己的趋势解读。智能手机的发展趋势小米科技CEO雷军在会上表示,通过他多年的互联网经验可以总结出一个观点,那就是做好手机是关键,他认为手机有3个发展趋势。     

互联网新闻信息服务安全评估工作发展研究

近年来，我国互联网新闻信息服务行业发展迅猛，微博、微信、APP等互联网新信息技术、新媒体应用的出现和普及，网络上的内容丰富且多样，很大程度满足了人们的日常网络需求，但同时一些虚假的、造谣的新闻内容也出现在互联网中，有一些团体或个人在互联网上进行新闻传播或转发过程中，对传播或转发的新闻内容进行恶意修改甚至虚构内容，这种行为使得网络用户的合法权益被肆意侵害，所以亟需尽快完善相关法律法规，落实责任，对互联网上的信息加强规范。     

板块尺寸在板块元目标散射算法中的特性分析

板块元算法是在对 Kirchhoff 积分公式高频近似的基础上,采用几何建模的方法,计算目标散射声场.板块划分是板块元算法中的一个重要步骤,对计算精度与计算速度有着重要的影响.球体形状目标,因其形状简单,通过积分方法可以进行精确的求解,因此常被选择作为比较不同散射算法效能的参照对象.文中针对球体目标,分别采用板块元散射算法与解析解方法计算球体目标强度,分析不同频率和距离等情况下板块尺寸对板块元算法精度的影响.仿真结果表明,板块尺寸对计算结果的影响主要是由板块拟和目标曲面所导致的几何模型误差和近似计算中计算模型误差二者所引起     

浅析网络环境背景下新闻传播的现状和改革方法

随着互联网的普及,新闻传播业也日益繁荣,但这为传统新闻报社中报纸的购买率和电视新闻栏目的收视率制造了障碍.因此本文先行简要的介绍了互联网背景下新闻传播的现状,再提出了改革途径和借助互联网改革的好处.     

互联网新闻搜索设计

随着互联网的普及和信息技术的飞速发展,互联网新闻成了人们获取信息的重要渠道。为了方便广大网民看新闻,设计了一个互联网新闻搜索引擎。构建了一个新闻搜索引擎系统的总体架构。设计了一个轮询监控快速收录的新闻网页采集模块;另外把传统的文本分类算法、文本聚类算法应用到新闻网页智能分析处理中,设计了一个新闻网页的智能分析处理模块。     

股票回购：互联网企业的自救

全球金融危机使一些企业举步维艰,但对于互联网行业巨头而言,或许也是一个需求并购的上佳机遇。由于股价低迷,很多互联网企业都已宣布股票回购计划,目的在于增强投资者信心、提高股权比例,甚至用于期权奖励。那么,股票回购究竟会给互联网企业带来什么？互联网分析师吕伯望指出,“当前股价受金融风暴的侵蚀下降幅度较大，而这也正是公司实施回购的绝好机会。”行业人士分析，实施回购必须满足三个条件：一是现金流充足，二是公司股价足够低，三是对公司未来有信心。     

“后互联网时代”新闻传播人才培养的专业挑战与重构

“后互联网时代”媒介生态与传播环境发生变迁，对新闻传播人才培养形成多维挑战，作为学科理论与实践基础的媒介观与传播模式重构，职业边界与职业权威受到挑战，“后真相”与新闻回避使“事实”的存在被架空，结构化处理与舆论引导的难度增加。新的历史条件下，新闻传播人才培养坚守与重构并行：在巨变中坚守社会主义新闻传播观；在理念与理论层面，通过传播理念与角色观念转变、理论框架与话语体系重塑、职业边界思考等重新搭建学科与专业框架；在实践层面，以“新文科”建设为契机，提升学生综合素养，注重专业复合型人才培养。     

无线互联网接入的优化和方法的分析

随着我国经济与科学技术的不断发展,无线互联网技术日新月异,显著提升了人们的生活质量,现已成为日常生活中不可或缺的重要部分.基于此,本文详细论述了无线互联网接入的优化方法,希望能以此提升无线网络质量.     

基于多重注意力机制的图神经网络股市波动预测方法

股票市场是金融市场关键组成部分,因此对股票市场波动的研究对合理化控制金融市场风险、提高投资收益提供了重要支持,一直以来都是学术界和相关业界的关注焦点,然而,股票市场会受到各种因素的影响。面对股票市场中多源化、异构化的信息,如何高效挖掘、融合股票市场的多源异构数据具有挑战性。为了充分解释不同信息及信息间相互作用对于股票市场价格波动的影响,提出一种基于多重注意力机制的图神经网络来预测股票市场的价格波动。首先,引入关系维度构建股票市场交易数据和新闻文本的异构子图,并利用多重注意力机制实现图数据的融合;其次,通过图神经网络门控循环单元（GRU）进行图分类,在此基础上完成对股票市场中上证综合指数、沪深300指数、深证成份指数这三个重要指数波动的预测。实验结果表明,从异构信息特性角度,相较于股票市场交易数据,股市新闻信息对于股票价格影响存在滞后性;从异构信息融合角度,所提方法与支持向量机（SVM）、随机森林、多核k-means （MKKM）聚类等算法相比,预测准确率分别提升了17.88个百分点、30.00个百分点和38.00个百分点,并进行了模型交易策略的量化投资模拟。     

流程工业库存管理系统的设计与开发

根据流程工业库存管理的特点和要求,借助计算机的辅助管理功能,分析了在ERP环境下库存管理系统的功能模型,对系统进行了设计和开发。     

基于多层级新闻的股价预测与交易策略研究

构建包括公司、子行业和行业三个层级的综合新闻体系,从新闻层级角度拓展了股价预测任务中所使用新闻的范围,研究多层级新闻体系对股价趋势的预测作用。为了更好地利用各层级新闻,引入了多核学习（MKL）模型。研究发现,三个层级的新闻都能在预测中发挥作用,相比只考虑个股新闻的SVM模型,基于多层级新闻的MKL模型预测准确率提升了10%。在此基础上构建交易策略,模拟交易的结果显示,引入多层级新闻的MKL模型能获得超额收益,表明其在市场交易中具有实践价值。     

基于网络论坛的股市分析方法

为更好地揣摩大众股民的心理及情感,提出一种基于网络论坛的股市分析方法。根据python实现相应的网络爬虫,利用该爬虫获取网络论坛中的所有帖子,对每日新帖子的数量进行统计分析,针对每个帖子中的文本内容设计分析工具,以进行情感分析,并将这些情感结果进行统计。实验结果表明,通过对比同一时期内的中国股市走势图,该方法能对其进行较为准确的分析。     

探析印刷行业中的相关企业分类

自宋代我国毕昇发明活字版印刷术至德国人谷登堡创造铅合金活字版印刷术,时至今天数码印刷技术的出现,印刷行业经历了几世纪的演变积累。从报纸、杂志、地图、海报、广告、信封、信笺、商标到名片、请柬、信用卡、钞票、贺卡、台历、挂历、包装纸盒、装饰壁纸等等都是通过印刷技术呈现的。久而久之,不同的需求就产生了不同的印刷客户。     

未来的新闻生产研究分析

通过对互联网20年历史进行回顾得出,技术与受众是影响媒体行业的新兴力量,分析受众接收信息的特点,对未来媒介组织和新闻生产模式的发展方向进行预测,我国目前尚未形成理性的网络舆论,网络舆论是事件主导而非话题主导。     

证券网络的安全分析与防范措施

针对计算机网络在证券营业部的应用特点 ,分析了目前证券网络存在的安全威胁 ,并提出了解决方法     

面向信息处理的突发事件语料库分类体系研究

本文分析了突发事件新闻的特点、建设突发事件新闻语料库的目的和意义,研究了突发事件新闻语料的分类体系和编码。研究结果对突发事件新闻语料库的建设、突发事件新闻信息检索、国家相关部门对突发事件应急处理方案制定以及对流行病学的医学研究等领域具有一定的理论意义和应用价值。     

主曲线异常检测及其在股票市场中的应用

复杂领域中,异常检测的困难是异常信息和正常信息高度混杂,针对此问题,提出了基于方差的异常检测模型（variance-based outlier detection model,VODM）．此模型把数据集的信息分解为正常信息和异常信息两部分,使得在正常信息损失最小的目标下,异常点集合就是前k个包含最多异常信息的样本．VODM只是一种检测异常的理论框架,为此,采用主曲线作为其实现算法．股票市场中异常收益检测的实验表明,VODM及其算法是有效的．     

融合社交情感分析的股市预测探究

针对现有股市预测研究中所存在的大众情感度量不够全面的问题,提出了一种基于社交情感分析的股市预测模型. 该模型首先基于异构图模型的证券情感量化方法对社交媒介的数据进行情感分析,得到量化的情感时间序列;然后,基于自组织神经网络模型对情感序列及行情指数序列进行建模,从而对股票指数进行预测. 在国内社交媒介及股市行情数据集上的实验结果表明,本文所建立的模型在预测误差和精度上较BP（Back Propagation）神经网络分别提升了15%和12%,能更好地预测股票指数.