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基于集成SVM数据流分类算法的公司微博金融事件检测方法
被引量:
3
1
作者
夏千姿
倪丽萍
+2 位作者
倪志伟
朱旭辉
李想
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第8期150-159,174,共11页
先前事件检测算法需要大量训练样本并且不能动态检测事件。为了从微博短文本中检测金融事件,提出一种从微博中检测公司金融事件的新模型。结合词嵌入与数据流集成分类算法,词嵌入和触发词典用于中文微博文本表示。带有动态时间窗的集成...
先前事件检测算法需要大量训练样本并且不能动态检测事件。为了从微博短文本中检测金融事件,提出一种从微博中检测公司金融事件的新模型。结合词嵌入与数据流集成分类算法,词嵌入和触发词典用于中文微博文本表示。带有动态时间窗的集成数据流分类算法(DSESVM)用于在线事件分类,大大减少了训练数据并动态检测事件。使用五家上市公司的微博文本作为语料库进行测试,实验结果表明,该方法不仅降低了训练样本的比例,还检测了概念漂移,可以有效提高微博中公司金融事件检测的准确性,相对于已有方法,其平均F1值提升5.6~7.2百分点。
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关键词
公司金融事件检测
集成分类算法
数据流挖掘
词嵌入
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题名
基于集成SVM数据流分类算法的公司微博金融事件检测方法
被引量:
3
1
作者
夏千姿
倪丽萍
倪志伟
朱旭辉
李想
机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第8期150-159,174,共11页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(71301041)
国家自然科学基金重大研究计划培育项目(91546108)。
文摘
先前事件检测算法需要大量训练样本并且不能动态检测事件。为了从微博短文本中检测金融事件,提出一种从微博中检测公司金融事件的新模型。结合词嵌入与数据流集成分类算法,词嵌入和触发词典用于中文微博文本表示。带有动态时间窗的集成数据流分类算法(DSESVM)用于在线事件分类,大大减少了训练数据并动态检测事件。使用五家上市公司的微博文本作为语料库进行测试,实验结果表明,该方法不仅降低了训练样本的比例,还检测了概念漂移,可以有效提高微博中公司金融事件检测的准确性,相对于已有方法,其平均F1值提升5.6~7.2百分点。
关键词
公司金融事件检测
集成分类算法
数据流挖掘
词嵌入
Keywords
Company financial event detection
Ensemble classification algorithm
Data stream mining
Word embedding
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成SVM数据流分类算法的公司微博金融事件检测方法
夏千姿
倪丽萍
倪志伟
朱旭辉
李想
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
3
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