基于半监督学习的潜在相似证券投资推荐的方法及系统

摘要

本发明公开了基于半监督学习的潜在相似证券投资推荐的方法及系统，该方法包括：获取证券数据样本集，并对所述证券数据样本集中的样本数据进行预处理；基于多个不同的有监督集成模型对经过预处理的证券数据样本集进行多轮学习迭代训练；根据多轮学习迭代训练结果，获取得到每一所述有监督集成模型下属的多个子模型各自对应的特征决策力；利用概率密度函数表达获取所述证券数据样本集的数值分布，并综合所述数值分布和所述特征决策力，得到每一子模型对同一样本数据不同的特征解释结果；对所有的所述特征解释结果进行排序，并根据排序结果输出对应样本数据的证券投资推荐理由。本发明可提高证券投资准确度，为用户提供具有投资标的的证券投资建议。