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知识指导下的数据挖掘在新闻和金融工具之间因果关系上的应用

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知识指导下的数据挖掘在新闻和金融工具之间因果关系上的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-22页
  · 引言第13-14页
  · 研究问题第14-15页
  · 研究目标第15-16页
  · 研究方法论第16-19页
    · 设计为一个创造物品第17-18页
    · 研究问题的关联性第18页
    · 设计评估第18-19页
    · 设计是一个搜索的过程第19页
  · 论文概述第19-22页
第2章 文献回顾第22-37页
  · 金融市场中的新闻和金融工具第22-27页
    · 金融市场中的新闻第22-24页
    · 金融工具第24-25页
    · 新闻和金融工具之间的关系第25-27页
  · 应用在新闻和金融工具关系上的信息技术第27-29页
  · 本体论模型第29-33页
    · 本体论第29-32页
    · 因果关系图第32-33页
  · 数据挖掘第33-37页
    · 数据挖掘技术第33-34页
    · 贝叶斯网络数据挖掘技术第34-37页
第3章 新闻和金融工具因果关系的本体论模型第37-52页
  · 把新闻和金融工具关系表达成本体论模型的优势第37-38页
  · 本体论模型第38-42页
    · 本体论模型中的类第38-39页
    · 新闻和金融市场参与者的关系第39-40页
    · 金融市场参与者和金融工具之间的关系第40-41页
    · 新闻和金融工具之间的关系第41-42页
  · 因果关系图模型第42-47页
    · 领域知识分析第42-43页
    · 因果关系模型第43-47页
  · 案例分析第47-52页
第4章 基于本体论模型的数据挖掘框架-应用在挖掘新闻和金融工具的关系第52-64页
  · 传统方法的局限性第52-54页
  · 基于本体论模型的框架第54-59页
    · 框架的逻辑结构第55-56页
    · 框架中的任务第56-59页
  · 实验评估第59-63页
    · 假设第59-60页
    · 样本数据描述第60-61页
    · 实验设计与程序第61-62页
    · 实验结果第62-63页
  · 总结第63-64页
第5章 论文总结第64-66页
  · 论文的主要工作和贡献第64-65页
  · 后续的研究方向第65-66页
参考文献第66-74页
附录 1 OWL DL 编码第74页
附录 2 模型中的符号含义第74-76页
致谢第76-77页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第77-78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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