基于推荐系统在量化选股中的应用  

作　　者：宣哲鹏 骆销奇 董浩 王义 蒙诚新 张晶(指导)[1] 

机构地区：[1]三亚学院信息与智能工程学院

出　　处：《河北农机》2020年第5期66-67,共2页

基　　金：海南省创新训练项目《捞鱼》资助(项目编号:S201913892088)。

摘　　要：随着大数据技术的普及,在很多领域中的个性化推荐一直被频频提及,在我们的生活中,推荐系统应用十分广泛,比如:电子商务,视频与音乐网站、社交网络、广告等。同时其他领域也能用推荐系统中的各种预测算法,用户在面对大量的股市信息时,几乎不能在这些信息中找到有用以及与其相关的信息,所以基于股票推荐,对基本面数据、技术分析数据、新闻资讯等多项指标进行检测与汇总,结合用户平时的偏好,为用户智能推荐股票。

关 键 词：推荐系统 机器学习算法 StockRanker量化选股 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学] TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]