基于微服务的财经新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于微服务,财经新闻,推荐系统,深度学习,Spark的论文, 主要内容为在互联网时代,投资者面对大量的财经新闻和各类投资信息,如何高效地获取和筛选信息成为了一个问题。通过调查APP市场20款最流行投资类APP,整理并分析其提供新闻资讯的手段与数量,发现多数平台不存在财经新闻的推荐或者存在财经新闻推荐但是无法很好捕捉市场偏好。为了提升投资平台综合服务质量、帮助投资者减轻信息过载的压力与提高投资决策的效率,系统采用可以充分利用投资者关注的财经领域、个人偏好、历史行为等信息为投资者提供定制化财经新闻推荐的个性化推荐技术。结合财经新闻推荐系统的现状,本文提出基于微服务架构的财经新闻推荐系统,本文主要工作内容如下:(1)本文对现阶段财经新闻推荐系统的现状和不足进行梳理和分析。现有财经新闻推荐系统在用户引导步骤未明确设置用户市场偏好导致用户体验不佳。通过让用户自行选择市场偏好并加入艾宾浩斯记忆曲线,系统能够更好地捕捉用户在市场方面的长期偏好。同时,系统在推荐时为用户提供市场的筛选功能,让用户可以像浏览要闻等板块一样阅读自己偏好市场相关的财经新闻,有效弥补了目前财经新闻推荐系统的不足。(2)本文利用因子分解机、多层感知机共享嵌入层和自注意力机制的深度学习推荐模型,实现财经新闻个性化推荐功能。因子分解机和多层感知机的结合可以有效提高模型的特征交叉和数据拟合能力,两者的充分结合可以从财经新闻侧和用户侧挖掘出高阶特征表示,提升推荐的准确率。同时,本系统还采用了自注意力机制来进一步优化推荐效果,自注意力机制能够深入挖掘输入特征,从而有效提取数据或特征的内在相关性。本文使用Word2Vec和Embedding技术进行财经新闻特征向量的设计,通过引入LSH算法有效降低物品间相似度矩阵的计算复杂度,实现财经新闻相似推荐功能。(3)本文使用微服务架构和大数据框架实现财经新闻推荐系统。系统从功能角度分为业务模块、日志采集模块和推荐模块。系统通过引入Spring Cloud完成微服务的整体搭建,实现系统业务模块的高内聚、低耦合。微服务架构提供负载均衡、动态配置等多种机制,有效解决单体架构扩展性差和灵活性差的问题。本文利用Spark、Flume、Kakfa大数据框架对用户交互日志实时采集分析,保证数据处理的及时性。(4)本文对财经新闻推荐系统做了充分的测试,以确保系统的可用性、扩展性、易用性和兼容性。经过测试,系统运行状况良好,性能稳定,符合开发预期。本文开发了一个基于微服务的财经新闻推荐系统,经过充分的系统测试和对推荐模型的评估,该系统的功能能够如预期地满足设计要求。
基于微服务的财经新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于微服务,财经新闻,推荐系统,深度学习,Spark的论文, 主要内容为在互联网时代,投资者面对大量的财经新闻和各类投资信息,如何高效地获取和筛选信息成为了一个问题。通过调查APP市场20款最流行投资类APP,整理并分析其提供新闻资讯的手段与数量,发现多数平台不存在财经新闻的推荐或者存在财经新闻推荐但是无法很好捕捉市场偏好。为了提升投资平台综合服务质量、帮助投资者减轻信息过载的压力与提高投资决策的效率,系统采用可以充分利用投资者关注的财经领域、个人偏好、历史行为等信息为投资者提供定制化财经新闻推荐的个性化推荐技术。结合财经新闻推荐系统的现状,本文提出基于微服务架构的财经新闻推荐系统,本文主要工作内容如下:(1)本文对现阶段财经新闻推荐系统的现状和不足进行梳理和分析。现有财经新闻推荐系统在用户引导步骤未明确设置用户市场偏好导致用户体验不佳。通过让用户自行选择市场偏好并加入艾宾浩斯记忆曲线,系统能够更好地捕捉用户在市场方面的长期偏好。同时,系统在推荐时为用户提供市场的筛选功能,让用户可以像浏览要闻等板块一样阅读自己偏好市场相关的财经新闻,有效弥补了目前财经新闻推荐系统的不足。(2)本文利用因子分解机、多层感知机共享嵌入层和自注意力机制的深度学习推荐模型,实现财经新闻个性化推荐功能。因子分解机和多层感知机的结合可以有效提高模型的特征交叉和数据拟合能力,两者的充分结合可以从财经新闻侧和用户侧挖掘出高阶特征表示,提升推荐的准确率。同时,本系统还采用了自注意力机制来进一步优化推荐效果,自注意力机制能够深入挖掘输入特征,从而有效提取数据或特征的内在相关性。本文使用Word2Vec和Embedding技术进行财经新闻特征向量的设计,通过引入LSH算法有效降低物品间相似度矩阵的计算复杂度,实现财经新闻相似推荐功能。(3)本文使用微服务架构和大数据框架实现财经新闻推荐系统。系统从功能角度分为业务模块、日志采集模块和推荐模块。系统通过引入Spring Cloud完成微服务的整体搭建,实现系统业务模块的高内聚、低耦合。微服务架构提供负载均衡、动态配置等多种机制,有效解决单体架构扩展性差和灵活性差的问题。本文利用Spark、Flume、Kakfa大数据框架对用户交互日志实时采集分析,保证数据处理的及时性。(4)本文对财经新闻推荐系统做了充分的测试,以确保系统的可用性、扩展性、易用性和兼容性。经过测试,系统运行状况良好,性能稳定,符合开发预期。本文开发了一个基于微服务的财经新闻推荐系统,经过充分的系统测试和对推荐模型的评估,该系统的功能能够如预期地满足设计要求。
基于微服务的财经新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于微服务,财经新闻,推荐系统,深度学习,Spark的论文, 主要内容为在互联网时代,投资者面对大量的财经新闻和各类投资信息,如何高效地获取和筛选信息成为了一个问题。通过调查APP市场20款最流行投资类APP,整理并分析其提供新闻资讯的手段与数量,发现多数平台不存在财经新闻的推荐或者存在财经新闻推荐但是无法很好捕捉市场偏好。为了提升投资平台综合服务质量、帮助投资者减轻信息过载的压力与提高投资决策的效率,系统采用可以充分利用投资者关注的财经领域、个人偏好、历史行为等信息为投资者提供定制化财经新闻推荐的个性化推荐技术。结合财经新闻推荐系统的现状,本文提出基于微服务架构的财经新闻推荐系统,本文主要工作内容如下:(1)本文对现阶段财经新闻推荐系统的现状和不足进行梳理和分析。现有财经新闻推荐系统在用户引导步骤未明确设置用户市场偏好导致用户体验不佳。通过让用户自行选择市场偏好并加入艾宾浩斯记忆曲线,系统能够更好地捕捉用户在市场方面的长期偏好。同时,系统在推荐时为用户提供市场的筛选功能,让用户可以像浏览要闻等板块一样阅读自己偏好市场相关的财经新闻,有效弥补了目前财经新闻推荐系统的不足。(2)本文利用因子分解机、多层感知机共享嵌入层和自注意力机制的深度学习推荐模型,实现财经新闻个性化推荐功能。因子分解机和多层感知机的结合可以有效提高模型的特征交叉和数据拟合能力,两者的充分结合可以从财经新闻侧和用户侧挖掘出高阶特征表示,提升推荐的准确率。同时,本系统还采用了自注意力机制来进一步优化推荐效果,自注意力机制能够深入挖掘输入特征,从而有效提取数据或特征的内在相关性。本文使用Word2Vec和Embedding技术进行财经新闻特征向量的设计,通过引入LSH算法有效降低物品间相似度矩阵的计算复杂度,实现财经新闻相似推荐功能。(3)本文使用微服务架构和大数据框架实现财经新闻推荐系统。系统从功能角度分为业务模块、日志采集模块和推荐模块。系统通过引入Spring Cloud完成微服务的整体搭建,实现系统业务模块的高内聚、低耦合。微服务架构提供负载均衡、动态配置等多种机制,有效解决单体架构扩展性差和灵活性差的问题。本文利用Spark、Flume、Kakfa大数据框架对用户交互日志实时采集分析,保证数据处理的及时性。(4)本文对财经新闻推荐系统做了充分的测试,以确保系统的可用性、扩展性、易用性和兼容性。经过测试,系统运行状况良好,性能稳定,符合开发预期。本文开发了一个基于微服务的财经新闻推荐系统,经过充分的系统测试和对推荐模型的评估,该系统的功能能够如预期地满足设计要求。
基于微服务的财经新闻推荐系统设计与实现
这是一篇关于微服务,财经新闻,推荐系统,深度学习,Spark的论文, 主要内容为在互联网时代,投资者面对大量的财经新闻和各类投资信息,如何高效地获取和筛选信息成为了一个问题。通过调查APP市场20款最流行投资类APP,整理并分析其提供新闻资讯的手段与数量,发现多数平台不存在财经新闻的推荐或者存在财经新闻推荐但是无法很好捕捉市场偏好。为了提升投资平台综合服务质量、帮助投资者减轻信息过载的压力与提高投资决策的效率,系统采用可以充分利用投资者关注的财经领域、个人偏好、历史行为等信息为投资者提供定制化财经新闻推荐的个性化推荐技术。结合财经新闻推荐系统的现状,本文提出基于微服务架构的财经新闻推荐系统,本文主要工作内容如下:(1)本文对现阶段财经新闻推荐系统的现状和不足进行梳理和分析。现有财经新闻推荐系统在用户引导步骤未明确设置用户市场偏好导致用户体验不佳。通过让用户自行选择市场偏好并加入艾宾浩斯记忆曲线,系统能够更好地捕捉用户在市场方面的长期偏好。同时,系统在推荐时为用户提供市场的筛选功能,让用户可以像浏览要闻等板块一样阅读自己偏好市场相关的财经新闻,有效弥补了目前财经新闻推荐系统的不足。(2)本文利用因子分解机、多层感知机共享嵌入层和自注意力机制的深度学习推荐模型,实现财经新闻个性化推荐功能。因子分解机和多层感知机的结合可以有效提高模型的特征交叉和数据拟合能力,两者的充分结合可以从财经新闻侧和用户侧挖掘出高阶特征表示,提升推荐的准确率。同时,本系统还采用了自注意力机制来进一步优化推荐效果,自注意力机制能够深入挖掘输入特征,从而有效提取数据或特征的内在相关性。本文使用Word2Vec和Embedding技术进行财经新闻特征向量的设计,通过引入LSH算法有效降低物品间相似度矩阵的计算复杂度,实现财经新闻相似推荐功能。(3)本文使用微服务架构和大数据框架实现财经新闻推荐系统。系统从功能角度分为业务模块、日志采集模块和推荐模块。系统通过引入Spring Cloud完成微服务的整体搭建,实现系统业务模块的高内聚、低耦合。微服务架构提供负载均衡、动态配置等多种机制,有效解决单体架构扩展性差和灵活性差的问题。本文利用Spark、Flume、Kakfa大数据框架对用户交互日志实时采集分析,保证数据处理的及时性。(4)本文对财经新闻推荐系统做了充分的测试,以确保系统的可用性、扩展性、易用性和兼容性。经过测试,系统运行状况良好,性能稳定,符合开发预期。本文开发了一个基于微服务的财经新闻推荐系统,经过充分的系统测试和对推荐模型的评估,该系统的功能能够如预期地满足设计要求。
与股票关联的财经新闻文本分类分级研究
这是一篇关于文本分类,推荐系统,财经新闻,自然语言处理的论文, 主要内容为财经新闻对股票市场的影响巨大,受到各类市场参与者的密切关注。计算机网络与便携设备提供了便捷的信息发布与传播渠道,也使得人们陷入“信息迷航”。如何从海量财经新闻中抽取出对某支股票而言价值最高的新闻,并根据信息价值量进行重要程度分级是值得探究的问题。这不仅可以实现信息序化,挖掘新闻价值,还可以作为基础性设施支持应用层的各类知识服务项目。本文拟从基础理论出发,利用机器学习相关技术方法,从海量的财经新闻中自动获取与某支股票相关联的财经新闻,并基于新闻价值量完成分类分级。为此,本文基于新闻价值量化理论,融入股票-新闻价值关联关系,建立“与股票关联的财经新闻价值量化指标体系”。利用自然语言处理、命名实体识别、主题词抽取、统计分析等技术方法从新闻数据与股票数据中提取特征,针对本文的研究情境构建相应的股票画像与新闻画像。以此作为数据基础,类比推荐系统的“召回”与“精排”过程,完成财经新闻的“分类”与“分级”。从理论上来说,本文提出新的分类思路,基于信息学、新闻学、金融学等各领域的科学理论建立与股票关联的财经新闻价值量化体系,面向不同股票评估新闻价值。在技术方法上,创新性地引入推荐系统框架解决文本分类问题,将与股票关联的财经新闻分类分级问题具像化为一个广义的推荐问题。不仅可以描述新闻与股票之间更为复杂的关系,而且支持各类外部辅助信息的融合,具有较强的可解释性、可扩展性和可移植性。其次,作为一项基础性设施,可以支撑不同的应用场景,例如股票投资者新闻推荐、股票市场波动分析等,具有广泛的实践意义。本文的局限性主要体现在股票和新闻关联关系的发现和抽取过程中。本文抽取股票与新闻的关联关系时,用到的主要是实体类、主题类等内容维度的信息;而股票与新闻之间还可以通过诸如关键人物、投融资关系等进行关联。后续研究可以考虑将股票画像与新闻画像中各个维度的信息通过知识图谱方式组织起来,抽取出更为含蓄、复杂的关联关系,更准确地衡量每条财经新闻与每支股票间的关联程度。
与股票关联的财经新闻文本分类分级研究
这是一篇关于文本分类,推荐系统,财经新闻,自然语言处理的论文, 主要内容为财经新闻对股票市场的影响巨大,受到各类市场参与者的密切关注。计算机网络与便携设备提供了便捷的信息发布与传播渠道,也使得人们陷入“信息迷航”。如何从海量财经新闻中抽取出对某支股票而言价值最高的新闻,并根据信息价值量进行重要程度分级是值得探究的问题。这不仅可以实现信息序化,挖掘新闻价值,还可以作为基础性设施支持应用层的各类知识服务项目。本文拟从基础理论出发,利用机器学习相关技术方法,从海量的财经新闻中自动获取与某支股票相关联的财经新闻,并基于新闻价值量完成分类分级。为此,本文基于新闻价值量化理论,融入股票-新闻价值关联关系,建立“与股票关联的财经新闻价值量化指标体系”。利用自然语言处理、命名实体识别、主题词抽取、统计分析等技术方法从新闻数据与股票数据中提取特征,针对本文的研究情境构建相应的股票画像与新闻画像。以此作为数据基础,类比推荐系统的“召回”与“精排”过程,完成财经新闻的“分类”与“分级”。从理论上来说,本文提出新的分类思路,基于信息学、新闻学、金融学等各领域的科学理论建立与股票关联的财经新闻价值量化体系,面向不同股票评估新闻价值。在技术方法上,创新性地引入推荐系统框架解决文本分类问题,将与股票关联的财经新闻分类分级问题具像化为一个广义的推荐问题。不仅可以描述新闻与股票之间更为复杂的关系,而且支持各类外部辅助信息的融合,具有较强的可解释性、可扩展性和可移植性。其次,作为一项基础性设施,可以支撑不同的应用场景,例如股票投资者新闻推荐、股票市场波动分析等,具有广泛的实践意义。本文的局限性主要体现在股票和新闻关联关系的发现和抽取过程中。本文抽取股票与新闻的关联关系时,用到的主要是实体类、主题类等内容维度的信息;而股票与新闻之间还可以通过诸如关键人物、投融资关系等进行关联。后续研究可以考虑将股票画像与新闻画像中各个维度的信息通过知识图谱方式组织起来,抽取出更为含蓄、复杂的关联关系,更准确地衡量每条财经新闻与每支股票间的关联程度。
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