摘要：我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立及估计方法,通过将ADL方法引入SPACE算法,提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法;设计模拟实验考察了算法中惩罚参数λ值的设置对于节点自回归相关性捕获的有效性;在实证研究中,文章使用了ADL-SPACE算法对个股联动研究了三方面的内容:1.基于个股联动的代表性行业之间的联动性;2.设计了我国A股市场中行业联动强度,对行业内外联动性进行综合评价和分析;3.采用一阶滞后个股基于时序图模型结果构造了投资组合,模拟显示收益预期表现良好。以上研究均表明时序SPACE图模型方法在大规模股票的联动探测中有较好的应用前景。

摘要：随着互联网与电子商务的发展,个性化网页的设计应运而生。本文从多产品(包括服务)提供商角度出发,以数据挖掘关联规则理论为基础,总结了“个性化推荐”在多产品提供商中的应用。推荐计算过程主要有四步:构建知识集;基于客户已知信息的筛选规则;对每个候选产品计算总评分;选择最终推荐产品。并指出:知识集不仅包括历史数据关联规则集,也包括业务知识集;评分可以根据具体业务选择合适的规则度量(置信度、lift值等);按照某些准则得到各候选产品的总评分;这些准则包括加权平均、最大值、最小值等;根据一些诸如评分大小等标准确定最终推荐产品。从一个例子,本文描述了个性化推荐过程。