[发明专利]评价股票评论可靠性的方法和装置在审
| 申请号： | 201810942615.4 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109035025A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王浩;张晨;庞旭林;杜长营;杨康 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 权鲜枝;何立春 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种评价股票评论可靠性的方法和装置，该方法包括：基于股票评论数据集和股价序列集提取特征向量，利用所提取的特征向量训练基于径向基核函数的支持向量机SVM模型，利用股价序列集训练用于预测股价的机器学习模型，集成SVM模型和用于预测股价的机器学习模型，得到用于评价股票评论可靠性的分类模型，将待评价的股票评论数据输入到用于评价股票评论可靠性的分类模型，得到输出的评价结果。本发明对现有的机器学习模型进行特殊处理及训练，对股票评论数据进行可靠性预测，方便快捷，准确度高，能够帮助投资者更加准确地理解市场走势以及股票动态，供投资者或股市分析员使用。 | ||
| 搜索关键词： | 股票 机器学习模型 评论数据 方法和装置 评论 分类模型 序列集 径向基核函数 可靠性预测 支持向量机 市场走势 特征向量 提取特征 准确度 预测 向量 输出 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种评价股票评论可靠性的方法，其中，该方法包括：基于股票评论数据集和股价序列集提取特征向量；利用所提取的特征向量训练基于径向基核函数的支持向量机SVM模型；利用股价序列集训练用于预测股价的机器学习模型；集成所述SVM模型和用于预测股价的机器学习模型，得到用于评价股票评论可靠性的分类模型；将待评价的股票评论数据输入到所述用于评价股票评论可靠性的分类模型，得到输出的评价结果。
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