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讲座内容: 报告题目：互联网金融信息挖掘 报告人：梁循 时间： 11月4日中午12点30分——13点45分 地点：理工配楼四层研讨室 内容简介： 网络金融信息挖掘是一个涉及互联网技术、垂直搜索引擎、信息论、计算智能、自然语言处理、金融学、计量经济学等多个学科的领域。目前，它还是一个很新的交叉领域。 报告介绍了作者的一些研究成果。对互联网金融信息挖掘轮廓做了一个勾画，对金融信息量、股市交易量和股价三者之间的关系做了初步探讨。报告共分 3部分。第1部分主要介绍网络金融信息的浅层挖掘，讨论了互联网金融信息半结构化文本的挖掘问题和金融信息垂直搜索引擎。第2部分研究网络金融信息流本身的特性，讨论了网络金融信息流的概率分布特性、平稳性和GARCH建模问题及残差的正态性、异方差性和自相关性，并初步探讨了网络金融信息流时间序列的形态挖掘问题。第3部分研究网络金融信息流与交易量和收益率时间序列的关联问题。 报告人简介： 清华大学计算机应用专业本科、博士毕业，曾在北京大学计算机所、加拿大University of New Brunswick计算机工程系做博士后，并美国Stanford University完成经济和运筹学专业的硕士学位，后在美国互联网金融数据服务公司历任软件架构师、CTO等职务，目前为ダファベット 入金不要经济信息管理系教授。 曾主持或参加多个科研或商业系统的研究和开发，包括数据挖掘系统、互联网金融信息系统项目，包括德国洪堡基金项目、加拿NSERC基金项目、美国加利福尼亚智能交通系统、中国国家自然科学基金项目、863计划、留学回国启动基金等。 在SCI刊物上发表论文多篇，包括IEEE Transactions on Neural Networks、Pattern Recognition Letters、Electronic Commerce Research & Applications、Neurocomputing；出版著作教材7部，包括《网络金融信息挖掘导论》、《网络金融信息挖掘基础》、《数据挖掘算法与应用》。