https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/99025
標題: | 應用知識運算技術建構財金知識入口網站之雛形系統 | 作者: | 陳文華 | 關鍵字: | 知識管理;知識入口網站;文件分類;主題地圖;SOM;SVM;knowledge management;financial knowledge portal;document categorization;topic map;self-organizing map;support vector machines | 公開日期: | 2003 | 出版社: | 臺北市:國立臺灣大學工商管理學系 | 摘要: | 財金相關議題的研究向來為政府決策單位、學術界及產業界十分重視的焦點。目前研 究者在財金研究議題所運用的資料主要分成兩大類,一為數值運算分析的數值資料,一為 文字性描述的資料,前者多為預測模式、分類模式、關係探討等數量方法上研究,後者多 為事件分析、制度規劃、現象探討等定性研究。在相關研究資料的蒐集整理上,往往須奔 波於各個財經網站、資料庫、新聞媒體或是原始資料的產生單位,有時基於資料的正確性 及完整性的考量,須再進一步調整處理蒐集來的原始資料,導致資料蒐集處理的程序頗為 曠日費時,又未必能完整蒐集到相關資訊,往往迫使研究須作某種程度上的折衷,令研究 人員較難充分發揮其專長。在研究方法上,多數採用統計計量方法,近來隨著資訊科技的 進步,人工智慧等相關的資料採掘(data mining)與文字採掘(text mining)工具逐漸廣泛應用於 工程領域,並獲得相當不錯的效果,故本研究在知識運算工具的發展上,除了採行統計計 量工具外,另外將引用人工智慧相關的方法,提供財金研究領域另一個可行的研究方向。 是故,建置一個具備正確且完整資訊的財經資訊中心,以及多樣化的研究運算工具,並將 這些資源以便利的方式提供給相關的研究人員,將是每一位金融市場研究學者的期望。 基於以上的背景,本研究致力於運用各種知識運算(knowledge computing)工具發展財金 知識入口網站。首先將針對目前財經知識入口網站的供給面進行調查研究;其次,探討運 用各種知識運算工具創造財金知識、發展財金知識地圖以及財金決策支援工具雛形,以解 決現有的財金問題;最後,將逐步拓展為一個整合呈現財金資料、資訊及知識的入口網站。 Many organizations have knowledge repository or data warehouses; however, information or knowledge is scattered everywhere without proper use. Worse, the rapid growth of Internet accelerates the creation of unstructured and unclassified information. It has resulted in information overload. Though we can reach a flood of information through general-purpose search engines, the effort of browsing through them is quite tedious and painstaking. Since most of us are unable to utilize information effectively, there is a need for technology to solve this issue. The purpose of this research is to explore text mining and data mining techniques to address the problem. We discuss the major components of these knowledge computing techniques required for building up a professional financial knowledge portal. In the practical implementation, the laws and regulations related to securities and futures markets were utilized to demonstrate the usage of SOM for topic categorization (topic map). We also applied support vector machines in credit rating problems and stock market indices prediction, with much better results than the traditionally statistics approaches and neural network. |
URI: | http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/3083 | 其他識別: | 912416H002021 | Rights: | 國立臺灣大學工商管理學系 |
顯示於: | 工商管理學系 |
檔案 | 描述 | 大小 | 格式 | |
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912416H002021.pdf | 267.55 kB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
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