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內容簡介： 证券分析师在金融市场中扮演关键的信息中介角色，其发表的投资观点已成为市场 中的重要信息资源。然而，分析师观点良莠不齐、专家知识高度隐匿，投资者难以直接 利用该资源进行科学决策。为充分发挥分析师观点在引导资本合理配置、提高市场效率 方面的价值，集成多元观点以挖掘分析师群体智慧成为学者们的关注焦点。已有研究主 要采用共识法来挖掘分析师群体智慧，并且分析师共识优于个体观点的结论已经在相关 研究和实践中被广泛验证。但共识法在集成多元观点的过程中由于忽略了个体观点之间 的质量差异经常产生次优结果，从而限制了群体智慧的挖掘潜力。因此，本文聚焦于构 建智能化的分析师群体智慧挖掘方法，有效促进分析师观点中的知识发现研究。本研究综合运用集成特征选择、深度交互学习、深度不确定性学习等前沿机器学习 方法层层递进地挖掘分析师观点大数据中蕴含的深度知识，为有效解决分析师观点质量 评估与群体智慧挖掘任务中面临的关键挑战提供了新思路、新方法，有利于推动大数据 驱动的管理决策方法创新，具有重要的理论意义和现实意义。 關於作者： 郭艳红，工学博士，大连理工大学经济管理学院教授、博士生导师。主要研究集中在基于大数据分析的智能决策等领域。主持国家自然科学基金、教 育部人文社科基金、辽宁省社科重点基金、辽宁省委省政府智库重点项目以及相关企业横向课题等二十余项。获得辽宁省哲学社会科学优秀成果二等奖、辽宁省自然科学学术成果二等奖等奖项。在European Journal of Operational Researh、International Review of Financial Analysis、International Journal of Forecasting、Financial Innovation、Expert Systems with Applications、North American Journal of Economics and Finance以及《管理科学学报》、《管理评论》等期刊上发表论文30余篇，出版学术专著3部，拥有发明专利4项。

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