[发明专利]基于新闻数据的股票自动匹配分类方法和系统

摘要

本发明涉及股票信息的匹配分类方法和系统，尤其涉及一种基于新闻数据的股票自动匹配分类方法和系统，其特征在于包括如下步骤：建立一本地数据库；对历史新闻数据进行分词、筛选，提取关键词序列，构造个股关键词序列相关性序列模型，计算个股之间的相关性，结合聚类分析算法，对股票进行分类；对实时新闻数据进行分词、筛选，提取实时关键词序列，计算实时关键词序列相关性序列，再和个股关键词序列相关性序列模型进行自动匹配。本发明采用基于新闻数据的股票关键词序列挖掘技术，实现对股票的自动分类，该方法全面、准确，并针对突发新闻事件自动给出匹配度较高的股票，方法简便易行，为股民提供了更好的投资依据。

主权项

一种基于新闻数据的股票自动匹配分类方法，其特征在于包括如下步骤：(A)建立一本地数据库；(B)从外界抓取至少一则相关个股的历史新闻数据，储存到本地数据库中，建立相应的个股序号，并对每一则历史新闻数据进行分词、筛选，提取其中与个股相关的关键词序列；(C)统计与上述个股相关的关键词序列中各关键词出现的频次，在此基础上计算相应的关键词相关性系数，构造个股关键词序列相关性序列模型，并进行参数优化；然后根据个股关键词序列相关性序列模型计算个股之间的相关性，并根据个股之间的相关性，结合聚类分析算法，对股票进行分类；以及(D)从外界抓取实时新闻数据，储存到本地数据库中，对该新闻数据进行分词、筛选，提取实时关键词序列，计算实时关键词序列相关性序列，通过将实时新闻数据的实时关键词序列相关性序列和上述步骤C中的个股关键词序列相关性序列模型进行自动匹配，选取相关性最高的个股作为最终的最佳匹配结果。