基于移動平臺股票資訊搜索與預(yù)測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)的迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。然而互聯(lián)網(wǎng)信息量的爆炸式增長,如何有效的在互聯(lián)網(wǎng)上獲取有用的信息已經(jīng)變得極其困難。搜索引擎在信息檢索中扮演者重要的角色,已經(jīng)成為人們在日常生活中進行信息檢索不可缺少的工具。隨著網(wǎng)絡(luò)變得越發(fā)復(fù)雜,即使谷歌、百度等搜索引擎巨頭也不能完全滿足用戶的需要。面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的垂直搜索引擎成為搜索領(lǐng)域研究的熱點。
　　 互聯(lián)網(wǎng)作為一種交互式媒體,被越來越多的人用來表達自己的

2、觀點和態(tài)度。如何利用這些帶有傾向性主觀性語言的股票資訊來預(yù)測股票未來價格走勢已成為文本傾向性分析研究焦點。文本傾向性分析屬于自然語言處理范疇,其主要目的是獲取文本中蘊涵的主觀褒貶傾向,對事物的未來發(fā)展趨勢進行預(yù)測。無線通信業(yè)的迅速發(fā)展導(dǎo)致智能手機需求大幅增加,隨著3G時代的到來,智能手機的功能越發(fā)完善,手機上網(wǎng)的資費越來越低。Android手機以其無可替代的開放性,靈活性迅速占領(lǐng)市場。
　　 本文詳細介紹了Web數(shù)據(jù)獲取技術(shù),文

3、本傾向性分析技術(shù)和移動平臺技術(shù),針對股票資訊的特點,改進了傳統(tǒng)搜索引擎的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)。通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Shark-Search算法相結(jié)合的策略,來指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)的爬行方向。設(shè)計并實現(xiàn)了一個面向金融領(lǐng)域股票資訊的網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)。同時提出了一種基于標(biāo)點符號的網(wǎng)頁去重策略,該方法可以很好的解決網(wǎng)頁重復(fù)搜集的問題。并改進了系統(tǒng)相似模型,在貝葉斯分類算法和系統(tǒng)相似模型的基礎(chǔ)上設(shè)計了一個股票資訊分析與預(yù)測系統(tǒng)。
　　 最后在Androi