互联网金融文本信息关键词形态挖掘

摘要：

基于互联网金融信息流时间序列,本文对金融信息关键词信息强度的波动率变化规律进行了建模分析。通过对单个金融关键词波动率的自回归分析，得出了单个金融词汇波动率满足线性关系并且具有马尔可夫特征。通过对多个关键词波动率的交叉回归分析,使用自组织映射网络（SOM）进行聚类分析,发现同一类关键词的波动率具有很强的对称性和集聚性。

关键词： 金融信息流 时间序列 关键词 回归分析 SOM聚类 互联网

作者: 梁霞 梁循

作者单位: 中国人民大学信息学院,北京 100872

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国信息检索学术会议

会议地点: 黑龙江镜泊湖

会议语种:中文

页码: 441-448

在线出版日期: 2010-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）