【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及互聯網財經熱點挖掘系統，尤其涉及基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統、方法及介質。
技術介紹
1、在當今數字化時代，互聯網上財經信息呈爆炸式增長。投資者、金融機構以及財經研究人員等群體迫切需要及時、準確地獲取財經熱點信息，以便做出合理的投資決策、制定業務策略或開展學術研究。然而，面對海量且繁雜的互聯網財經信息，現有的信息獲取和分析手段存在諸多不足。
2、一方面，信息來源分散且多樣。財經新聞網站、論壇、社交媒體以及各類研究報告平臺等都蘊含著豐富的財經信息，但這些信息分散在不同的網絡角落，缺乏有效的整合機制。投資者往往需要花費大量時間在多個平臺間切換瀏覽，難以全面、快速地掌握所有相關信息。
3、另一方面，信息質量參差不齊。網絡上的財經信息真假難辨。這些不良信息不僅干擾了用戶對真實熱點的判斷，甚至可能導致錯誤的決策。
4、此外，傳統的信息分析方法多基于人工經驗和簡單的統計手段，難以應對大規模、高動態的互聯網財經信息。人工分析無法及時處理海量數據，容易錯過時效性較強的熱點事件，且在分析深度和準確性上存在局限性。例如，對于復雜的市場趨勢和多因素關聯的財經事件，人工難以進行全面深入的挖掘和準確預測。
5、隨著信息技術的不斷發展，如大數據處理技術、自然語言處理技術以及機器學習算法等逐漸成熟，為解決上述問題提供了技術可行性。通過構建智能化的熱點挖掘系統，能夠整合分散的財經信息源，運用先進算法篩選高質量信息并精準挖掘熱點，滿足市場對財經熱點信息高效獲取和深度分析的需求，推動財經領域的決策科
技術實現思路
1、本專利技術提出的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統、方法及介質，以解決上述現有技術中提到的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用了如下技術方案：一種基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，包括：
3、信息采集模塊，部署多個網絡爬蟲，針對財經新聞網站、財經論壇、社交媒體財經板塊、行業研究報告平臺設定抓取規則，按照不同信息源的更新頻率動態調整采集周期；
4、文本預處理模塊，連接信息采集模塊，對采集到的文本信息進行清洗，去除html標簽、特殊字符、停用詞，對文本進行詞干提取或詞形還原；運用語義分析技術識別并修正文本中的錯別字、語病，對專業財經術語進行標準化處理；根據語義將長文本分割為段落或句子，同時對文本進行分類標注，存儲預處理后的文本數據至中間數據庫；
5、熱點評估指標計算模塊，從中間數據庫讀取預處理后的文本數據，基于文本分類計算不同類別信息的權重，包括宏觀經濟類信息權重設為0.3，行業動態類為0.25，公司財報類為0.2，投資策略類為0.15，其他為0.1；統計文本中關鍵詞的出現頻率，采用tf-idf算法計算關鍵詞重要性，結合信息發布時間計算時效性得分，公式為：熱點指標＝類別權重×(關鍵詞頻率×tf-idf值)×時效性得分，存儲計算結果至評估指標數據庫；
6、熱點挖掘與分析模塊，依據熱點評估指標計算模塊的結果，設定熱點閾值，當熱點指標超過該閾值時判定為熱點信息，對熱點信息進行深度分析，包括運用情感分析算法判斷信息情感傾向，通過文本聚類算法將相關熱點信息聚為一類；
7、可視化展示模塊，獲取熱點挖掘與分析模塊生成的熱點分析報告。
8、優選的，所述信息采集模塊中的網絡爬蟲具備智能識別驗證碼、突破ip限制功能，在分布式環境下部署；支持多種數據格式采集，包括html、xml、json，對采集到的數據進行加密傳輸。
9、優選的，所述文本預處理模塊中的語義分析技術基于深度學習框架構建，包括bert模型，訓練數據涵蓋大量財經領域文本；專業財經術語標準化處理依據權威財經詞典和行業標準，停用詞表結合通用停用詞和財經領域停用詞。
10、優選的，所述熱點評估指標計算模塊中的tf-idf算法在計算時考慮財經領域詞匯特點，對專業術語賦予更高權重；時效性得分計算采用指數衰減函數，包括發布后1小時內得分最高，隨時間推移逐漸降低；熱點閾值可根據用戶需求和歷史數據動態調整。
11、優選的，所述熱點挖掘與分析模塊中的情感分析算法采用基于卷積神經網絡cnn和循環神經網絡rnn相結合的模型結構，訓練數據標注準確的情感標簽；文本聚類算法采用dbscan或k-means++算法，根據熱點信息的相似度進行聚類，相似度計算綜合考慮文本內容、關鍵詞、發布時間因素。
12、優選的，一種基于互聯網財經信息的熱點挖掘方法包括以下步驟：
13、信息采集步驟，通過所述的信息采集模塊，根據預設的信息源列表和采集規則，啟動網絡爬蟲采集互聯網財經信息，采集過程中實時監控網絡狀態，遇網絡故障自動重試或切換備用采集節點，對采集到的信息進行去重、過濾無效信息處理，按照信息類別和來源進行分類存儲，存儲格式采用結構化數據格式，包括關系型數據庫表結構，同時記錄采集日志，包括采集時間、采集數量、采集失敗原因，以便后續分析和優化采集策略；
14、文本預處理步驟，利用文本預處理模塊讀取存儲的財經信息，進行文本清洗，包括去除噪聲、標準化處理，運用自然語言處理技術進行詞性標注、命名實體識別，包括識別公司名稱、股票代碼，根據語義和語法規則對文本進行句法分析，如分析句子結構、主謂賓關系，將處理后的文本轉換為向量表示，包括詞向量或句向量，采用的向量模型為word2vec或glove，存儲向量表示后的文本數據至中間存儲庫；
15、熱點評估指標計算步驟，從中間存儲庫讀取文本向量數據，計算文本的主題相關性得分，包括采用lda主題模型計算與財經主題的相關性，結合關鍵詞權重、信息時效性計算熱點評估指標，關鍵詞權重計算綜合考慮詞頻、逆文檔頻率和詞匯語義重要性，時效性計算參考信息發布時間與當前時間間隔，通過加權求和方式得到熱點評估指標，將計算結果與預設閾值進行比較，篩選出潛在熱點信息，閾值設定可根據歷史數據和用戶需求進行調整；
16、熱點挖掘與分析步驟，針對潛在熱點信息，運用熱點挖掘與分析模塊進行深度分析，包括運用情感分析模型判斷信息情感極性，包括積極、消極、中性，分析情感強度，采用文本聚類方法將相似熱點信息歸為一組，挖掘熱點事件的關聯關系，包括相關公司、行業之間的聯系，生成熱點事件圖譜，展示熱點事件的發展脈絡、影響因素，同時預測熱點事件的發展趨勢，包括熱度變化趨勢、影響范圍擴展趨勢。
17、可視化展示與推送步驟，將熱點挖掘與分析步驟得到的結果通過可視化展示模塊進行展示，展示形式包括動態圖表、交互式界面，用戶可通過操作界面選擇查看不同類型熱點信息、不同時間段熱點趨勢，根據用戶訂閱信息和興趣偏好，將熱點內容推送給用戶。
18、優選的，在信息采集步驟中，根據不同信息源的特點和重要性，分配不同的采集資源，包括對權威財經新聞網站分配更多的帶寬和爬蟲數量；定期更新信息源列表，添加新的財經信息源，刪除無效或低質量信息源，采集到的信息進行備份，備份頻率為每天一次，備份數據存儲在異地存儲本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述信息采集模塊中的網絡爬蟲具備智能識別驗證碼、突破IP限制功能，在分布式環境下部署；支持多種數據格式采集，包括HTML、XML、JSON，對采集到的數據進行加密傳輸。
3.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述文本預處理模塊中的語義分析技術基于深度學習框架構建，包括BERT模型，訓練數據涵蓋大量財經領域文本；專業財經術語標準化處理依據權威財經詞典和行業標準，停用詞表結合通用停用詞和財經領域停用詞。
4.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述熱點評估指標計算模塊中的TF-IDF算法在計算時考慮財經領域詞匯特點，對專業術語賦予更高權重；時效性得分計算采用指數衰減函數，包括發布后1小時內得分最高，隨時間推移逐漸降低；熱點閾值可根據用戶需求和歷史數據動態調整。
5.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述熱點挖掘與分
6.一種應用權利要求1-5任意一項所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘方法，其特征在于，包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘方法，其特征在于，在信息采集步驟中，根據不同信息源的特點和重要性，分配不同的采集資源，包括對權威財經新聞網站分配更多的帶寬和爬蟲數量；定期更新信息源列表，添加新的財經信息源，刪除無效或低質量信息源，采集到的信息進行備份，備份頻率為每天一次，備份數據存儲在異地存儲設備。
8.根據權利要求6所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘方法，其特征在于，在文本預處理步驟中，根據財經領域術語特點，擴充和優化詞性標注和命名實體識別模型，包括增加新出現的金融產品名稱；句法分析過程中，結合財經領域語法規則，包括對財務報表相關句子的分析。
9.根據權利要求6所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘方法，其特征在于，在熱點評估指標計算步驟中，引入外部知識圖譜，包括公司股權關系圖譜、行業上下游關系圖譜，增強熱點評估的關聯性和準確性；定期重新評估和調整熱點閾值，根據熱點事件的歷史分布和當前市場環境變化進行優化，如在市場波動較大時期降低閾值，提高熱點敏感度。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求6-9所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述信息采集模塊中的網絡爬蟲具備智能識別驗證碼、突破ip限制功能，在分布式環境下部署；支持多種數據格式采集，包括html、xml、json，對采集到的數據進行加密傳輸。
3.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述文本預處理模塊中的語義分析技術基于深度學習框架構建，包括bert模型，訓練數據涵蓋大量財經領域文本；專業財經術語標準化處理依據權威財經詞典和行業標準，停用詞表結合通用停用詞和財經領域停用詞。
4.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述熱點評估指標計算模塊中的tf-idf算法在計算時考慮財經領域詞匯特點，對專業術語賦予更高權重；時效性得分計算采用指數衰減函數，包括發布后1小時內得分最高，隨時間推移逐漸降低；熱點閾值可根據用戶需求和歷史數據動態調整。
5.根據權利要求1所述的基于互聯網財經信息的熱點挖掘系統，其特征在于，所述熱點挖掘與分析模塊中的情感分析算法采用基于卷積神經網絡cnn和循環神經網絡rnn相結合的模型結構，訓練數據標注準確的情感標簽；文本聚類算法采用dbscan或k-means++算法，根據熱點信息的相似度進行聚類，相似度計算綜合考慮文本內容、關鍵...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊揚，
申請(專利權)人：和訊信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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