%0 Journal Article %A 谭梦婕 %A 吕鑫 %A 陶飞飞 %T 基于多特征融合的财经新闻话题检测研究 %D 2019 %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0051932 %J 计算机工程 %P 293-299,308 %V 45 %N 3 %X

为辅助投资者在短期内及时发现投资热点,结合财经新闻的特点,提出一种财经新闻话题检测模型。构建基于财经新闻的时间窗切分新闻流,根据新闻文本中的主题事件、特征词、新闻语义及金融命名实体提取文本特征,并应用最近邻-凝聚层次聚类算法获得话题簇。实验结果表明,与传统多特征话题检测模型相比,该模型可有效降低聚类算法运行时间,提高话题检测准确度,且在一定程度上协助投资者进行决策判断。

%U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0051932