【摘 要】
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综合运用了传统学习方法与深度用户表示学习方法,构建一种通过分析内容和行为特征来识别感性投资者的BCCM模型。之后对此模型有效性进行了对此测试。根据实际测试结果得到:采
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61725103)资助
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综合运用了传统学习方法与深度用户表示学习方法,构建一种通过分析内容和行为特征来识别感性投资者的BCCM模型。之后对此模型有效性进行了对此测试。根据实际测试结果得到:采用BCCM模型处理非均衡数据集时,得到的R、F1、F2值都比决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯传统模型的数值更高;通过处理均衡数据集可以发现,BCCM模型达到了比传统基线分类模式更优的结果。对各个实验结果进行综合分析可以发现,对于识别感性投资者的用户画像进行研究时,可以采用深度用户表示学习方法并加入特定的文本内容数据,有助于促进用户画像评价指标的全
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