基于語(yǔ)義的股評(píng)信息的推理與系統(tǒng)架構(gòu)的研究.pdf

1、現(xiàn)在股民對(duì)自己所持股票的判斷依據(jù)很多來(lái)自互聯(lián)網(wǎng),但由于現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息量巨大、信息間沒(méi)有相應(yīng)的語(yǔ)義支持,使得他們難以充分利用網(wǎng)上的股評(píng)信息。
　　 在分析國(guó)內(nèi)外語(yǔ)義Web基礎(chǔ)上,本文通過(guò)語(yǔ)義對(duì)股評(píng)信息進(jìn)行推理,預(yù)測(cè)第2天的股價(jià)趨勢(shì),并給出了基于股評(píng)信息的系統(tǒng)架構(gòu),主要研究工作如下：
　　 首先,確定股評(píng)信息與股評(píng)信息預(yù)處理。通過(guò)股評(píng)信息的概念,將股評(píng)信息分為大盤股評(píng)、板塊股評(píng)和個(gè)股股評(píng)三類,并對(duì)股評(píng)信息的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析；將股評(píng)

2、信息分成各種關(guān)鍵詞,建立系統(tǒng)的預(yù)測(cè)特征詞庫(kù)。將從網(wǎng)上抽取的股評(píng)信息與詞庫(kù)進(jìn)行匹配,存入到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。其中,介紹了以ETL過(guò)程為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清理方法,對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)中的股評(píng)信息進(jìn)行預(yù)處理,并通過(guò)對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的抽取,將數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換到所需的數(shù)據(jù)格式,并存入到相應(yīng)的表中。
　　 然后,提出了股評(píng)信息的推理原則與方法。針對(duì)股評(píng)信息(即大盤股評(píng)、板塊股評(píng)和個(gè)股股評(píng))可能得到的結(jié)果(上漲、下跌、平倉(cāng))建立樣本空間,構(gòu)建數(shù)學(xué)模型。(1)根據(jù)三

3、類股評(píng)信息在股票走勢(shì)預(yù)測(cè)的過(guò)程中的重要性設(shè)定初始權(quán)值,建立三個(gè)熵空間(個(gè)股股評(píng)、大盤股評(píng)、對(duì)應(yīng)的行業(yè)板塊股評(píng)),計(jì)算三個(gè)空間的熵值；通過(guò)熵值對(duì)權(quán)值進(jìn)行修改。(2)將熵權(quán)的理論引入到該模型中,建立基于熵權(quán)的股評(píng)評(píng)價(jià)范陣,最終得到熵權(quán)值對(duì)權(quán)值進(jìn)行修改。(3)在引入極大熵的理論時(shí),通過(guò)主觀約束條件和客觀約束條件同時(shí)約束構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù),最終構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,求解各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值。
　　 最后,給出了股評(píng)信息系統(tǒng)的架構(gòu)。該架構(gòu)把股評(píng)

4、信息系統(tǒng)分成URI層、XML/XML Schema層、Ontology(RDF)層以及Agent層；設(shè)計(jì)了系統(tǒng)中各個(gè)層之間信息交換的XML格式,同時(shí)結(jié)合XML及XML Schema,描述了用戶與系統(tǒng)的交互過(guò)程；構(gòu)建系統(tǒng)中的各類本體,給出了本體的描述；描述了本體之間的Agent的工作機(jī)制,給出了本體與Agent之間的交互實(shí)例；從Web Service的交互機(jī)制方面描述了連接組件的設(shè)計(jì),并給出了系統(tǒng)組件的任務(wù)單的整個(gè)過(guò)程。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)一