[发明专利]一种基于Hadoop的证券投资分析方法在审
| 申请号： | 201610933194.X | 申请日： | 2016-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN106548403A | 公开（公告）日： | 2017-03-29 |
| 发明（设计）人： | 侯春萍;王李坤;王宝亮;常鹏;张文彬 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06Q40/06 | 分类号： | G06Q40/06 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Hadoop的证券投资分析方法，包括下列的步骤进行证券数据的标准化预处理；将标准化后的样本数据作为MapReduce模型的Map过程的输入，通过Map过程构造证券样本的关系矩阵；在MapReduce模型的Reduce过程中定义聚类过程，并行地获取聚类分析的结果；对于聚类分析的结果，确定谱系分类，选择出最有投资价值的一类证券。本发明具有分类精确高效的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hadoop 证券 投资 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Hadoop的证券投资分析方法，包括下列的步骤：1)进行证券数据的标准化预处理；2)将标准化后的样本数据作为MapReduce模型的Map过程的输入，通过Map过程构造证券样本的关系矩阵；3)在MapReduce模型的Reduce过程中定义聚类过程，并行地获取聚类分析的结果；4)对于聚类分析的结果，确定谱系分类，选择出最有投资价值的一类证券。
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