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

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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

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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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来源
《计算机应用与软件》 |2021年第8期|150-159174|共11页
作者
夏千姿; 倪丽萍; 倪志伟; 朱旭辉; 李想;
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作者单位

合肥工业大学管理学院安徽合肥230009;

合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP39G350;
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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