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湖北大学学报（自然科学版） 2024年第2期46卷 270-281页

作者：徐渺王雷春史含笑陈敏刘丹妮湖北大学计算机与信息工程学院湖北武汉430062

高效、准确的股票价格预测能帮助投资者合理规划交易方式,提高投资收益。针对现有股票价格预测模型的准确率不高、投资收益率低等问题,提出一种结合双向门控循环单元(BiGRU)和残差图注意力网络(ResGAT)的股票价格预测模型(BiGRU-ResGAT... 详细信息

高效、准确的股票价格预测能帮助投资者合理规划交易方式,提高投资收益。针对现有股票价格预测模型的准确率不高、投资收益率低等问题,提出一种结合双向门控循环单元(BiGRU)和残差图注意力网络(ResGAT)的股票价格预测模型(BiGRU-ResGAT)。首先,通过结合注意力机制的时间滑动窗口方法(TSWMCAM)动态计算不同股票之间的关联系数,构建表征股票之间关联关系的股票图结构;然后,使用BiGRU捕获股票在时序上的长距离依赖信息;最后,利用ResGAT对股票的时序特征与股票间的关联特征进行深度挖掘和融合,并对股票价格进行预测。在上海证券交易所主板市场498支股票上的价格预测结果显示,与支持向量机(SVM)、门控循环单元(GRU)、复合模型(CNN-LSTM)和关系股票排序模型(RSR)相比,BiGRU-ResGAT在股票测试集上平均绝对误差(MAE)分别降低79.53%、63.20%、48.17%、33.19%,均方根误差(RMSE)分别降低80.23%、66.22%、53.99%、29.99%,决定系数(R-Squared)分别提升23.34%、15.22%、9.54%、4.84%;在投资组合上的累计收益率分别提升10.77、7.89、6.81、5.03个百分点。实验结果表明,BiGRU-ResGAT能够有效地挖掘和融合股票数据的关键特征,对股票价格进行预测。

关键词：股票价格预测注意力机制双向门控循环单元残差图注意力网络投资组合

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基于图神经网络的多层信息交互融合算法用于会话推荐

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计算机应用 2024年

作者：杨航李汪根张根生王志格开新安徽师范大学计算机与信息学院

针对当前会话推荐中存在对于当前会话项目转换信息挖掘不充分且极少利用其他会话信息的问题，提出一种基于图神经网络的多层信息交互融合算法用于会话推荐。基于当前会话，首先，通过对节点之间的连接关系设计不同的权重聚合邻域节点的... 详细信息

针对当前会话推荐中存在对于当前会话项目转换信息挖掘不充分且极少利用其他会话信息的问题，提出一种基于图神经网络的多层信息交互融合算法用于会话推荐。基于当前会话，首先，通过对节点之间的连接关系设计不同的权重聚合邻域节点的信息，挖掘当前会话中项目转换的显性信息；其次，通过基于堆叠的残差图注意力网络聚合邻域节点信息，挖掘当前会话中项目转换的隐性信息；最后，通过单门控图神经网络挖掘基于时间戳的会话中存在的序列依赖信息。基于其他会话，通过节点的一阶邻居将整个会话集联系起来，学习全局信息编码，进而融合四个层次的嵌入表示获得更全面的项目转换信息，同时使用软注意力机制和反向位置嵌入信息对于获得的项目转换信息进行更有效地融合。实验结果表明，在diginetica数据集上P@20和MRR@20较次优模型GCE-GNN分别提升了0.98%、0.84%，在Tmall数据集上P@20和MRR@20较次优模型HyperS2Rec提升了8.23%、7.86%，在Nowplaying数据集上P@20和MRR@20较次优模型HyperS2Rec提升了1.33%、2.03%。

关键词：会话推荐残差图注意力网络门控图神经网络软注意力反向位置嵌入

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