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基于知识图谱的恶意软件信息检测方法研究

九江学院学报（自然科学版） 2024年第3期39卷 79-84页

作者：桑道松黄山开放大学安徽黄山245000

互联网的发展导致恶意软件信息类型种类繁多,为检测获取更深层次的恶意软件信息,研究基于知识图谱的恶意软件信息检测方法,提升恶意软件信息检测效果。利用文本挖掘技术中的python网络爬虫技术,采集软件有效信息;通过信息增益算法,在采... 详细信息

互联网的发展导致恶意软件信息类型种类繁多,为检测获取更深层次的恶意软件信息,研究基于知识图谱的恶意软件信息检测方法,提升恶意软件信息检测效果。利用文本挖掘技术中的python网络爬虫技术,采集软件有效信息;通过信息增益算法,在采集的软件有效信息内,提取软件信息特征;在双向长短期记忆神经网络内输入软件信息特征,输出软件信息实体识别结果,并抽取软件信息实体间的关系;依据实体消岐技术,对抽取的软件信息实体关系进行知识融合,得到软件信息知识图谱;利用图推理算法,处理软件信息知识图谱,得到恶意软件信息检测结果。实验证明:该方法可有效采集软件有效信息,并提取软件信息特征,建立软件信息知识图谱;该方法可有效检测恶意软件信息,且检测精度较高。

关键词：知识图谱恶意软件信息检测 python网络爬虫神经网络图推理算法

基于文本挖掘的投资者情绪对股票市场的影响研究

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基于文本挖掘的投资者情绪对股票市场的影响研究

作者：袁媛广东财经大学

学位级别：硕士

股票市场作为金融市场的重要组成部分,其动态变化往往反映了一国的经济状况;而我国股市目前主要以散户投资者为主,缺乏理性的投资决策,市场追涨杀跌情绪浓厚,因此我国股市投资者情绪会在散户中蔓延进而对股市波动产生重要影响。随着金... 详细信息

股票市场作为金融市场的重要组成部分,其动态变化往往反映了一国的经济状况;而我国股市目前主要以散户投资者为主,缺乏理性的投资决策,市场追涨杀跌情绪浓厚,因此我国股市投资者情绪会在散户中蔓延进而对股市波动产生重要影响。随着金融市场信息化发展,人们越来越依赖于通过网络社交平台等渠道获取信息发表自己的观点言论,微博、贴吧、股票论坛等也成为了投资者尤其是散户投资者发表言论表达对股市情绪的重要途径。在这样的背景下,探究网络评论信息所传达的舆论情绪对股市的影响,对及时把握个体投资者情绪变化趋势,防范股市波动风险、预测股市未来走势以及为决策层提供相关政策建议都具有相当的现实指导意义。在以往的研究中,普遍采用发放问卷、电话调查等方式反映投资者的情绪状况,或者利用封闭式基金折价率、IPO数量等金融市场交易变量作为指标运用统计方法构建指数测度投资者情绪。而本文在金融大数据的背景下采用文本挖掘的方法通过文本情感分析量化投资者情绪再综合考虑情绪的高涨程度和投资者观点的一致性得出更加直观、准确的投资者情绪指数,并利用所构建出的情绪指数探究投资者的情绪对我国股票市场的收益以及波动风险会产生怎样的影响。通过进行实证研究发现:我国股票市场具有一定的“羊群效应”,投资者对于股市的心理预期和情绪变化能够迅速在其投资决策行为上得到体现,不存在明显的滞后特征。当投资者情绪受到冲击后,上证收益率和波动率会立刻表现出激烈的反应,但长期这种效果会逐渐趋于零,当上证收益率受到一个正的冲击之后,投资者情绪同样会产生激烈反应,但不同的是投资者情绪产生的是负面影响且会一直持续。而当上证指数波动率受到一个正向冲击后,投资者情绪也会产生激烈反应且这种反应最终会带来一个稳定的正面影响。通过方差分解结果,发现在上证收益率和投资者情绪均在对方的变动中占据很大的比重,尤其是投资者情绪的变动从长期来看是由股市收益率的变动所推动的。上证指数波动率的变动主要来源于自身的波动,而投资者情绪的变动中股市波动率的变动则是最主要的影响因素。通过本次研究,提出建立投资者情绪风险预警机制、鼓励机构投资者入市、谨慎实施股市政策等政策建议,同时也为个人投资者通过情绪指数与股市间的关系预测市场未来走势获取一定收益提供了理论依据。

关键词：投资者情绪 python网络爬虫文本情感分析股票市场

基于百度指数的P2P行业成交量预测模型构建研究

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基于百度指数的P2P行业成交量预测模型构建研究

作者：马隆东北财经大学

学位级别：硕士

随着“互联网+”理念的普及,越来越多的行业将自己的传统业务与互联网相结合,在这样的背景下,互联网金融应运而生。P2P网络借贷作为互联网普惠金融的典型代表之一,经过十多年的快速发展,在我国互联网金融市场上的占比越来越重。因此研究... 详细信息

随着“互联网+”理念的普及,越来越多的行业将自己的传统业务与互联网相结合,在这样的背景下,互联网金融应运而生。P2P网络借贷作为互联网普惠金融的典型代表之一,经过十多年的快速发展,在我国互联网金融市场上的占比越来越重。因此研究P2P网络借贷对消费者投资决策、P2P网络借贷平台经营管理以及政府完善P2P监管政策都具有理论意义与实践意义。近年来,随着互联网技术的发展,搜索引擎服务也越来愈完善,80%的消费者倾向于通过互联网来获取自己需求的信息,因此可以从搜索引擎网站(百度、360搜索、Google等)获取消费者的搜索数据,通过对消费者的搜索数据进行分析,挖掘到消费者的关注度与需求,这对于一个行业发展趋势的研究具有重要的意义。P2P行业成交量的预测,在宏观角度上有利于政府管理部门对整个行业进行监控、把控行业的发展趋势,制定相应的政策,在微观角度上有利于P2P网络借贷平台制定企业策略,提高竞争力。关于P2P网络借贷行业成交量的研究,现有的文献大多集中于微观视角,通过分析单一的P2P网络借贷平台或者指定的一些P2P网络借贷平台的平台特征与用户特征对P2P网络借贷平台的成交量进行预测,而所选取的平台大多为知名上市平台,对于其他平台以及整体的P2P网络借贷行业的研究很少。论文旨在大数据背景下,研究用户的搜索行为与P2P行业成交量之间的关系,并通过用户的搜索行为对P2P行业成交量的发展趋势进行预测。首先通过对信息搜索行为理论以及消费者购买决策过程的五个阶段进行分析,再探讨搜索行为对P2P用户投资决策的五个阶段的引导作用,建立基于搜索行为的P2P行业成交量预测模型。然后使用python语言设计网络爬虫程序,利用网络爬虫程序获取到百度指数的相关搜索关键词数据,并检验搜索关键词数据与从网贷之家官网获取的P2P行业成交量数据之间的皮尔逊(Pearson)相关关系,通过相关关系筛选出与P2P行业成交量相关的搜索关键词,并根据相关关系系数合成相应的搜索关键词搜索指数。然后建立搜索关键词合成指数与P2P行业成交量的回归模型,确定二者之间存在的长期协整关系,利用协整关系式建立了合成指数模型,并对P2P行业成交量进行了预测,然后建立基于时间序列的P2P行业成交量预测模型,最后将合成搜索关键词搜索指数与时间序列模型结合,得到新的混合模型。通过对三种模型预测结果进行对比发现,加入搜索关键词数据的混合模型的拟合优度和预测精度均高于其他两种模型。论文以信息搜索行为和消费者购买决策理论作为理论基础,探讨P2P用户搜索行为的影响因素以及搜索行为对P2P行业成交量的影响,构建了基于搜索行为的P2P行业成交量的预测模型。再通过设计python网络爬虫程序获取百度指数的关键词数据,进行P2P行业成交量预测的研究思路在经济社会领域的研究中具有普适性,得出来的理论结果以及研究结论可以充实现有的P2P网络借贷的研究,也可为后续的其他行业的预测学术研究形成借鉴。

关键词： P2P行业成交量 python网络爬虫百度指数混合模型

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金融科技应用对商业银行风险承担的影响研究

金融科技应用对商业银行风险承担的影响研究

作者：卢文洁湖南大学

学位级别：硕士

金融科技应用已成为商业银行数智化转型的源动力,但与此同时其风险承担也变得愈发复杂。党中央高度重视金融科技应用安全,在十四五规划和2022年两会中多次强调应稳妥发展并合理应用金融科技。因此,研究商业银行的金融科技应用对其风险... 详细信息

金融科技应用已成为商业银行数智化转型的源动力,但与此同时其风险承担也变得愈发复杂。党中央高度重视金融科技应用安全,在十四五规划和2022年两会中多次强调应稳妥发展并合理应用金融科技。因此,研究商业银行的金融科技应用对其风险承担的影响具有重要意义。本文的样本为中国101家商业银行2013-2020年的年度数据。首先,结合金融科技的关键应用技术和银行应用现状,总结出三大应用特征:运营管理线上化、风险管理数字化和财富管理智能化;接着,从每个应用领域中提取出5个代表性的关键词,利用python网络爬虫技术,自动搜索并抓取关键词的词频数据,通过因子分析构建各领域的金融科技应用指数;然后,基于系统GMM,分析了各领域内金融科技应用对银行风险承担的作用路径;最后,进一步地根据银行类型进行分组实验,探究了在不同类型银行之间的异质性影响。实证结果表明:第一,运营管理线上化能够有效缓解商业银行运营成本压力,导致风险承担意愿下降;风险管理数字化使得商业银行对信用风险的评估与监测更加准确及时,从而降低了风险承担水平;财富管理智能化提高了银行理财的预期收益,加大了付息成本压力,促使商业银行主动提高风险承担。第二,从整体效应而言,在金融科技应用早期,商业银行会主动提高风险承担来弥补高额的投入成本,但随着应用逐项落地带来规模经济,风险承担出现下降趋势。第三,受到金融科技应用战略的影响,具体影响效应存在个体差异,全国性商业银行倾向综合应用,不同领域内的影响会相互抵消;区域性商业银行则重点布局运营管理领域,整体风险承担水平显著降低。本文重新审视商业银行的功能定位和金融科技的应用方向,为保障商业银行稳健经营以及金融科技合理应用提出政策建议。

关键词：金融科技应用风险承担 python网络爬虫 GMM模型

《移动通信(双语)》课程中的过程考核改革与实践

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创新教育研究 2020年第5期8卷 617-622页

作者：王玉江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州

针对移动通信(双语)课程的性质以及大学本科生的专业基础,在教学过程中增加了两种过程考核方式:调研报告和口头汇报,来提升学生对本课程的接受和掌握能力。通过一学期的教学实践证明,这两种过程考核方式大大提高了学生的学习积极性,教... 详细信息

针对移动通信(双语)课程的性质以及大学本科生的专业基础,在教学过程中增加了两种过程考核方式:调研报告和口头汇报,来提升学生对本课程的接受和掌握能力。通过一学期的教学实践证明,这两种过程考核方式大大提高了学生的学习积极性,教学效果优良。

关键词：移动通信过程考核调研报告口头汇报 python网络爬虫

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基于python的电商评论数据采集与分析

电脑编程技巧与维护 2023年第5期 83-85,89页

作者：梁琛马天鸣上海震旦职业学院有限公司上海201908 上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

在电商竞争日益激烈的情况下,商家既要提高产品质量,又要洞悉客户的想法和需求,关注客户购买商品后的评论,而第三方商家获取商品评价主要依赖于人工收集,不但效率低,而且准确度得不到保障。通过使用python网络爬虫技术采集近期店铺商品... 详细信息

在电商竞争日益激烈的情况下,商家既要提高产品质量,又要洞悉客户的想法和需求,关注客户购买商品后的评论,而第三方商家获取商品评价主要依赖于人工收集,不但效率低,而且准确度得不到保障。通过使用python网络爬虫技术采集近期店铺商品评论信息,进行数据清洗、分词、去除停用词、词频统计等数据预处理,最终绘制词云图实现数据可视化,并对数据结果进行分析,为商家提高选品质量、制定个性化的营销策略提供依据。

关键词： python网络爬虫数据可视化数据分析

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基于主题网络爬虫的服装信息采集

信息技术与信息化 2018年第8期 97-99页

作者：李俊周玉英唐志航湖南工程学院研究生工作处湖南湘潭411100

随着大数据技术的快速发展,许多"沉睡"的数据得以利用,然而数据的来源则是关键之处,以前获取数据的方法已不能满足需求,利用python网络爬虫对京东商城的羽绒服信息(商品编号、主要材质、填充物、含绒量和充绒量)进行爬取,并存入到MongoD... 详细信息

随着大数据技术的快速发展,许多"沉睡"的数据得以利用,然而数据的来源则是关键之处,以前获取数据的方法已不能满足需求,利用python网络爬虫对京东商城的羽绒服信息(商品编号、主要材质、填充物、含绒量和充绒量)进行爬取,并存入到MongoDB数据库中,用来做服装信息分析的数据源。

关键词： python网络爬虫服装信息分析羽绒服

“万物皆可比”——电商售卖比较推荐系统设计

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科技创新与应用 2023年第25期13卷 42-45页

作者：陈榆鲁亮陈鹏石文彪许乾虎冯宇杰安顺学院贵州安顺561000

目前国内现有的电商平台质量良莠不齐,如何能够通过网络买到性价比高的心仪商品,一直以来都是困扰众多消费者的难题。该系统拟通过网络爬虫技术收集相关数据,并根据数据的类型和特点,利用相应的推荐算法,实现相应的大数据可视化分析平台... 详细信息

目前国内现有的电商平台质量良莠不齐,如何能够通过网络买到性价比高的心仪商品,一直以来都是困扰众多消费者的难题。该系统拟通过网络爬虫技术收集相关数据,并根据数据的类型和特点,利用相应的推荐算法,实现相应的大数据可视化分析平台,从而为广大消费者提供有关网络商品的参考意见和决策依据,并具有一定的实际价值和现实意义。

关键词：电商售卖比较系统 python网络爬虫可视化分析平台系统数据库系统设计

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基于网络爬虫的洪山区二手房特征价格研究

商业经济 2018年第8期 50-52页

作者：邓沛能中南财经政法大学金融学院湖北武汉430073

住房是城市一切活动不可缺少的基本要素,住房价格则是住房市场资源有效配置的中心环节,研究住房价格的影响因素具有十分重要的意义。目前对武汉地区的研究和直接获取的住房成交资料所含信息较少,难以满足研究的需要。基于此,通过python... 详细信息

住房是城市一切活动不可缺少的基本要素,住房价格则是住房市场资源有效配置的中心环节,研究住房价格的影响因素具有十分重要的意义。目前对武汉地区的研究和直接获取的住房成交资料所含信息较少,难以满足研究的需要。基于此,通过python网络爬虫技术解决数据获取的难题。在对住房价格影响因素实证研究时,考虑到传统OLS估计结果是有偏的,分别构建空间滞后模型和空间误差模型。最终对武汉洪山区二手房市场的实证研究表明,空间滞后模型拟合效果更好;中南路-武珞路商务中心、徐东商务中心和光谷商务中心对二手房价格有辐射效应,距离越近房价越贵。

关键词： python网络爬虫特征价格模型住宅特征空间计量模型