基于基金双画像机制的基金组合推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN116797371A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310631378.0

    申请日:2023-05-31

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于基金双画像机制的基金组合推荐方法及系统,该系统包括基金数据采集模块、基金双画像模块、基金优选模块、基金自选组合模块、基金智选组合模块。基金数据采集模块采集投资者及基金信息,基金双画像模块对基金投资者画像和基金经理画像进行构建,基金优选模块基于基金双画像特征机制为投资者推荐偏好匹配的基金,基金自选组合模块从投资者自选基金集合中进行组合构建及子基金权重配比,基金智选组合模块从优选模块的基金集合中进行智能组合构建及子基金权重配比。本发明通过构建基金双画像机制,优选出与投资者偏好匹配的基金,并基于改进风险指标的均值—方差模型重新衡量基金的风险,最终推荐抗风险能力较强的基金组合。

    基于深度学习的水利水电工程应急预案推荐装置及方法

    公开(公告)号:CN119513297A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411561815.7

    申请日:2024-11-04

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水利水电工程应急预案推荐装置及方法,该装置包括案例收集单元、案例文本分类单元和应急案例文本匹配单元。案例收集单元利用融合多特征的主题词提取技术,确保应急案例库的动态更新;案例文本分类单元结合全局和局部特征提取,构建基于多通道特征融合的文本分类模型,提高分类精度;应急案例文本匹配单元通过快速计算案例库中现有特征向量与待匹配案例文本特征向量之间的注意力矩阵,进行交互知识融合及池化操作,实现快速、准确的案例匹配。本发明适用于水利水电工程的应急管理,实现了对应急案例的高效收集、分类和匹配,提高了应急决策的效率和准确性,为应对水利水电工程应急决策提供智能化支持。

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