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內容簡介： 对于互联网金融市场投资者来说，如何选择真正符合自己需求与偏好的投资项目并进行投资额的合理分配，是他们投资决策的关键问题。随着市场发展规模的日益壮大，项目品种的日益繁多，投资者所面临的决策相关信息剧增。市场“信息过载”、市场关键决策信息不完全、市场噪音等往往使得投资者陷入决策困境。通过互联网金融市场个性化投资推荐，可节约投资者信息搜寻的成本，提高投资者信息识别、查询和分析的效率，辅助投资者有效决策。目前，关于互联网金融个性化投资推荐相关研究较少，已有的研究主要是侧重在项目的违约风险预测、投资相似度计算及投资能力分析等方面，缺乏对互联网金融市场中与投资者投资决策行为密切相关的知识的有效发掘与应用，这将不利于把握投资者的投资动向，影响个性化投资推荐的有效性。 鉴于此，本书从市场投资者的行为特点及决策问题出发，分析投资者决策行为影响因素，依据互联网金融平台的历史交易数据及各对象之间的关联信息，分别从社会网络、羊群行为、投资者风险偏好等角度发掘有助于把握投资者投资需求与决策偏好的知识，设计相应的投资者决策行为影响因子，并将之应用于个性化投资推荐算法设计，以有效把握投资者决策行为动向与投资偏好，提高互联网金融市场个性化投资推荐整体性能，进一步促进互联网金融市场长期良性发展。 關於作者： 游运（1979-），博士，主要研究方向为个性化推荐，金融大数据分析，互联网金融投资决策，运营管理，数据挖掘与知识发现。 目錄： 第1章 引言 1.1 研究背景与意义 1.2 国内外研究现状概述 1.3 研究现状评述 1.4 主要研究内容和总体研究框架 1.5 本书结构安排 第2章 互联网金融市场对象关联网络模型 2.1 互联网金融市场投资者决策行为概述 2.2 互联网金融市场对象关联分析 2.3 互联网金融市场朋友关联网络信息的风险预测价值分析 2.4 实验研究及结果分析 2.5 本章小结 第3章 考虑朋友关系的个性化投资推荐 3.1 问题的提出 3.2 考虑投资者朋友关系的项目和投资者的概念模型 3.3 考虑朋友关系的个性化投资推荐模型设计 3.4 实验结果与分析 3.5 本章小结 第4章 考虑市场羊群行为与理性投资的个性化投资项目推荐 4.1 问题的提出 4.2 基于市场羊群行为的项目和投资者概念模型 4.3 考虑市场羊群行为的个性化投资项目推荐模型设计 4.4 实验结果与分析 4.5 本章小结 第5章 基于预期效用最大化的个性化投资组合推荐 5.1 问题的提出 5.2 基于投资者风险偏好的投资组合优化模型 5.3 考虑投资者预期效用最大化的投资组合推荐过程 5.4 实验结果与分析 5.5 本章小结 第6章 结论与展望 参考文献

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