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机器投研:从行业大数据里发现投资亮点
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| 作者 蔡弘 关注 0 他的粉丝 发布于 2016年6月8日 | GMTC大前端的下一站,PWA、Web框架、Node等最新最热的大前端话题邀你一起共同探讨。

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概要
在数据爆炸时代,如何基于自然语言处理NLP和机器学习算法把来源各异的各种大数据变成有助于投资研究人员跟踪市场变化、辅助他们进行投资决策的小数据。除了介绍系统架构外,我们会以几个投研中的应用场景为例说明机器学习的实践。包括:基于分类算法的按行业自动新闻和公告分类、基于推荐算法的个股自动推荐指标和数据关联、基于文本情感分析的个股新闻情感分析、基于主题模型的成分股票监测、以及基于知识图谱的行业上下游关联等等。

个人简介

蔡弘,于1997年获得清华大学“模式识别与人工智能”专业博士学位。现任通联数据CTO,负责公司的智能算法、工程开发和运维团队,以及“通联智能机器投研”产品的研发。蔡弘博士专注于大数据、人工智能、和云计算等领域,是教授级高级工程师和IEEE高级会员,在加入通联数据前先后在IBM工作了近15年、中兴(美国)工作了近4年。

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