基于数据挖掘的网络信息分析方法

摘要：

在证券市场上,经常发生利用信息优势以及自身影响力非法操纵市场的情况,因此,通过网络更容易发生这种对广大投资者危害极大的市场操纵行为,但传统手段难以应付海量信息背景下的数据处理.而文本挖掘是近年来逐渐发展的新兴技术,本项目利用这一技术定时从网络上的各大财经网站获取信息,并对这些信息进行文本挖掘、文本分类,通过信息抽取获取并分析荐股要素,最后进行文本溯源,以达到网络信息监测的目标,为应对证券市场上的非法操纵行为、构建综合市场信息监测系统迈出了第一步.本文的创造性在于能够定时自动地从网络上获取信息,并对这些网络文章进行文本挖掘,将文本挖掘的结果及时推送至有关部门,行使市场监察功能.由于整个过程是自动的,且避免了人工干预,所以系统在提高市场监察效率的同时降低了成本,是证券监管市场信息化的趋势.

关键词：证券市场监管、文本分类、聚类、信息抽取、文本溯源

所属期刊栏目：8

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：183-186,封3