检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2019年第11期39卷 3403-3408页

作者：王吉祥过弋戚天梅王志宏李真汤敏伟华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072 天翼电子商务有限公司风险管理部上海200085

针对目前人民币汇率预测研究存在的数据源单一导致难以提升预测效果的问题,提出一种嵌入互联网舆情强度的预测技术,通过融合多方面数据源进行对比分析,有效降低了人民币汇率的预测误差。首先,融合互联网外汇新闻数据和历史行情数据,并... 详细信息

针对目前人民币汇率预测研究存在的数据源单一导致难以提升预测效果的问题,提出一种嵌入互联网舆情强度的预测技术,通过融合多方面数据源进行对比分析,有效降低了人民币汇率的预测误差。首先,融合互联网外汇新闻数据和历史行情数据,并将多源文本数据转化为可计算的特征向量;其次,通过情感特征向量构建五种特征组合并对其进行对比,给出了嵌入互联网舆情强度的特征组合作为预测模型输入;最后,设计外汇舆情影响汇率预测的滑动时间窗口,建立基于机器学习的汇率预测模型。实验结果表明,嵌入互联网舆情的特征组合相对于不含舆情的特征组合在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)上分别提升了9.8%和16.2%;此外,长短期记忆网络(LSTM)预测模型比支持向量回归(SVR)、决策回归(DT)和深度神经网络(DNN)预测模型表现更好。

关键词：机器学习文本向量化舆情影响力汇率预测滑动时间窗口

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面向外汇市场监测的分布式计算框架设计

引用

计算机应用 2020年第1期40卷 173-180页

作者：程文亮王志宏周虞过弋赵俊锋中汇信息技术(上海)有限公司开发二部上海201203 华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室(商业智能与可视化研究中心) 上海200237 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072

针对金融外汇市场监测指标计算复杂度高、完备性强、效率低等问题,基于Spark大数据架构提出了一种新的面向外汇市场监测的分布式计算框架。首先,对外汇市场监测的业务特性和现有技术框架进行了分析总结;然后,综合考虑了外汇单市场多指... 详细信息

针对金融外汇市场监测指标计算复杂度高、完备性强、效率低等问题,基于Spark大数据架构提出了一种新的面向外汇市场监测的分布式计算框架。首先,对外汇市场监测的业务特性和现有技术框架进行了分析总结;然后,综合考虑了外汇单市场多指标和多市场多指标并行计算的业务特性;最后,基于Spark的有向无环图(DAG)作业调度机制和YARN的资源调度池隔离机制,分别提出了外汇市场级的有向无环图(M-DAG)模型和市场级资源分配策略--M-YARN。实验结果表明,所提面向外汇市场监测的分布式计算框架相对于传统技术框架在性能上提高了80%以上,可以有效保证大数据背景下外汇市场监测指标计算的完备性、精准性和时效性。

关键词：外汇市场市场监测 Spark 有限无环图资源分配

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基于特征和图结构信息增强的多教师学习图神经网络

引用

计算机应用研究 2023年第7期40卷 2013-2018页

作者：张嘉杰过弋王家辉华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 大数据流通与交易技术国家工程实验室商业智能与可视化技术研究中心上海200436 上海大数据与互联网受众工程技术研究中心上海200072 上海第二工业大学计算机与信息工程学院上海201209

近年来,图神经网络对图数据强大的表征能力和建模能力使其在诸多领域广泛应用并取得了重大突破。然而,现有模型往往倾向于对图卷积聚合策略和网络结构进行优化,缺乏了对图数据自身先验知识的探索。针对上述问题,通过知识蒸馏的方法,设... 详细信息

近年来,图神经网络对图数据强大的表征能力和建模能力使其在诸多领域广泛应用并取得了重大突破。然而,现有模型往往倾向于对图卷积聚合策略和网络结构进行优化,缺乏了对图数据自身先验知识的探索。针对上述问题,通过知识蒸馏的方法,设计了一种基于特征信息和结构信息增强的多教师学习图神经网络,打破了现有模型对于数据先验知识提取的局限性。针对图数据背后所蕴涵的丰富特征与结构信息,分别设计了节点特征和边的数据增强方式。在此基础上,将原始数据和增强后的数据通过多教师学习模块进行知识嵌入,使得学生模型学习到更多关于数据的先验知识。在Cora、Citeseer和PubMed数据集上,节点分类准确率分别提升了1%、1.3%、1.1%。实验结果表明,提出的信息增强的多教师学习模型能够有效地捕获先验知识。

关键词：图神经网络知识蒸馏数据增强节点分类

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