讲座主题：相似性度量及其在股票市场中的应用; 基于文本挖掘的评价指标体系构建与评估

主讲专家： 袁慧 张茜茜

讲座时间：6月12日 周三 15: 30-17：00

会议地点：#腾讯会议：653-290-568

讲座简介：

相似性度量及其在股票市场中的应用: 相似性度量在人工智能（AI）中扮演着至关重要的角色，特别是对时间序列数据的相似性度量，对于模式识别、异常检测、趋势预测等任务至关重要，应用场景广泛，如金融市场分析、气象预测、生物信息学、工业系统监控等。本次讲座将从相似性度量在人工智能发展中的重要地位、时序相似性度量在股票预测中的应用、上证股票预测案例等方面进行介绍。

基于文本挖掘的评价指标体系构建与评估: 文本挖掘作为大数据分析的重要手段，在各个领域中展现出巨大的潜力。通过对海量文本数据的挖掘和分析，如何提取有价值的信息，从而为决策提供有力支持，本次讲座将从文本挖掘的概念与应用、评价指标体系的构建方法、文本挖掘在评价指标体系构建中的应用等方面进行介绍.

袁慧: 女，信息学院，讲师。2023年获中国矿业大学（北京）管理学博士学位。主要的研究方向与关注领域为：数据挖掘算法优化及应用、金融大数据分析及预测、金融科技、金融风险管理等。作为项目负责人和主要参与人完成过多项国家自然科学基金项目、教育部课题、知名企事业单位横向委托开发项目等。目前在相关领域已发表包括CSSCI/EI/SCI/CSCD索引在内的学术论文10余篇。

张茜茜：一直专注于大数据管理与应用、文本挖掘研究方向，主持和参与了8项研究课题，发表了10余篇专业学术论文，主持科研项目5项，其中纵向科研项目2项，横向科研项目2项，校级科研项目1项。纵向课题包括工业和信息化部的重点研发项目《面向5G融合应用安全保障的边缘计算安全技术和产品》，2023年北京市社会科学基金青年项目《北京高精尖产业政府扶持政策特征演化及效应评价机制研究》；横向课题包括湖南省文物保护利用中心《珍贵文物数字化保护规划设计方案》、上海数据交易所《全国数据要素指数构建及发布规划设计研究》以及2022年校级青年科研基金《基于文本挖掘的企业技术创新智能分析研究》。

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