绿色债券市场分析与指数预测:基于知识图谱和深度学习技术的探究

近年来,随着全球气候变化和环境问题的日益突出,绿色经济已成为全球发展的重要趋势。在此背景下,绿色金融作为一种新兴的金融形式,得到了越来越多的关注和重视。绿色债券作为绿色金融的重要组成部分,在推动绿色经济发展、促进环保投资方面发挥着重要作用。然而,随着市场规模的扩大,如何对绿色债券市场进行有效的监管和评估成为重要问题。绿色债券指数是评估市场绿色债券质量和表现的重要指标,可以帮助投资者了解市场的整体风险和回报,具有重要的研究价值和实践意义。本文将知识图谱和深度学习的优势相结合,使用Neo4j图数据库构建数据关系,并从中找到各因子之间的联系,利用深度学习GRU模型从知识图谱挖掘出的因子联系中提取关联数据,以实现更准确地绿色债券指数预测。这一综合方法在金融和可持续投资领域具有重要的应用前景,有望帮助投资者、政策制定者和金融机构更好地决策和实施绿色债券项目,推动金融行业的可持续发展。

知识图谱在智慧文旅系统中的应用研究

随着信息技术的发展,旅游信息过载成为了一个突出问题。本研究利用知识图谱技术整合用户生成的旅游内容,设计了一个智慧旅游系统。通过实体识别和知识抽取技术,从用户生成内容中提取关键信息,并结合景点数据,构建了一个全面的旅游知识图谱。该图谱有效融合了不同数据源,提供了个性化的旅行规划建议,极大地提高了用户的旅游体验。以杭州市为例,本研究展示了该系统在实际应用中的效果,证明了其在解决旅游信息过载问题以及提升旅游服务质量方面的实际价值。

基于科学知识图谱的我国绿色债券研究进展与热点

本文以CNKI数据库中2000—2022年收录的相关研究论文为数据来源,应用CiteSpace 6.1.R3软件对相关文献的发文情况、研究者、研究机构、关键词聚类等进行分析。绿色债券领域研究论文量总体呈上升趋势,但作者合作与机构合作联系较少,研究热点主要集中在碳达峰、碳中和背景下的绿色债券、绿色信贷、绿色基金等绿色金融市场与产品、绿色认证、环境信息披露、政策建议等方面。绿色债券是当前研究的热点之一,自2014年发文量持续增高,未来很有可能持续成为研究热点,但目前各机构和研究者间的交流合作不充分,为进一步发展该领域研究,学者应打破机构和专业边界进行交流与合作,以期为相关科研领域从业者开展研究和应用提供参考。