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（1）利用金融知识图谱解决主题网络爬虫的主题描述问题

• 在当今互联网迅速发展的时代，搜索引擎虽广泛使用，但通用搜索引擎如百度和谷歌因搜索范围过广，结果往往不够精确。而对于金融从业人士而言，他们需要从海量网页中迅速且精准地获取金融相关文本数据，因此针对金融领域的主题搜索引擎意义重大。在主题网络爬虫技术中，主题描述是关键环节。我们提出了构建金融知识图谱来清晰描述主题的方法。首先，运用 Bert - BiLSTM - CRF 模型对金融相关文本进行处理，这个模型的优势在于它能够对命名实体和关系进行联合抽取。例如，对于金融新闻报道、研究报告等文本，它可以准确地识别出诸如金融机构名称、金融产品类型、人物角色等实体，以及它们之间的诸如交易关系、所属关系等。
• 在处理异构数据时，会遇到实体属性值不一致和缺失等问题。为解决这些问题，我们执行知识融合步骤。通过整合不同来源的数据，统一实体的表示和属性值，确保知识图谱的准确性和完整性。比如，从不同金融网站获取的同一金融产品数据可能在某些属性上存在差异，知识融合可以将这些差异进行协调。最后，利用 Neo4j 图数据库实现三元组数据的持久化存储。这些三元组代表了实体、关系和属性，它们构成了金融知识图谱 FinGraph。例如，一个三元组可能是（某银行，发行，某金融产品），通过这种方式，将金融领域复杂的知识以结构化的形式存储在知识图谱中，为后续的主题网络爬虫提供了准确的主题描述基础，使得爬虫能够明确要抓取的内容方向，避免在无关的信息海洋中盲目搜索。

（2）基于知识图谱的关键短语提取算法用于优化爬取策略

• 主题网络爬虫技术中的爬取策略直接影响着爬虫的效率和结果的准确性。我们提出了一种基于知识图谱的关键短语提取算法。首先，将基于语义的 AP 聚类算法应用到文本中。在金融文本中，有大量的词汇，AP 聚类算法可以根据词汇的语义相似性将它们分组。例如，对于包含股票、债券、基金等词汇的金融文本，这些词汇可能会被聚到一个与金融投资产品相关的集群中。然后，运用知识图谱将集群中的词连接到知识图谱中的实体。这样，每个词汇都能与金融知识图谱中的相关实体建立联系，进一步挖掘词汇之间的潜在关系。
• 通过语义网络结构，我们可以为词与词之间的关系赋予边权值，以此量化潜在关系，构建关系词图。例如，如果两个词汇在金融知识图谱中通过频繁的共现或有直接的语义关联，它们之间的边权值就会较高。在此基础上，构建集成 AP 聚类和图的中心性算法来提取关键短语的框架。通过这种方式提取出的关键短语能够准确地代表金融主题相关内容。在爬取网页时，利用这些关键短语筛选页面，能够大幅减少与主题无关信息的干扰。比如，当爬虫遇到一个网页，通过对网页文本提取关键短语并与金融知识图谱中的关键短语进行对比，如果相似度高，则认为该网页与金融主题相关，否则就跳过，从而使主题网络爬虫返回的结果具有较高的准确率，让金融从业人士能够获取到真正有价值的金融信息。

（3）混合主题网络爬虫的研制与工作流程

• 结合前面关于金融知识图谱构建和关键短语提取算法这两方面的研究内容，我们研制了一个混合主题网络爬虫。这个爬虫的独特之处在于它结合了网页文本内容和链接结构来进行主题判定。在工作过程中，首先利用 FinGraph 知识图谱对网页文本进行关键短语提取。当爬虫访问一个网页时，会迅速分析网页中的文本内容，通过知识图谱中定义的实体和关系来识别出关键短语。例如，在一个财经新闻网页中，能够准确提取出如市场趋势、行业动态、金融政策等关键短语。
• 接着，将提取的关键短语与主题进行语义相似度计算。通过计算相似度，能够确定网页内容与金融主题的相关程度。同时，爬虫还会考虑链接结构。某些链接可能指向与金融主题高度相关的页面，而有些可能指向无关内容。例如，从一个知名金融机构的官方网页链接出去的页面，更有可能与金融相关。通过综合考虑这些因素，筛选出相关性较高的页面进行爬取。而且，在爬取过程中，根据已爬取的网页文本进一步补充 FinGraph 知识图谱。比如，当遇到新的金融术语、新的金融机构或新的金融产品信息时，将这些信息整合到知识图谱中，不断完善知识图谱的内容，使后续的爬取更加精准，形成一个良性循环，为金融领域的信息获取提供高效、准确的工具。

% 主题关键词向量 theme_keywords = ['金融市场'; '投资'; '金融产品'];
% 从网页提取的关键短语向量 web_keywords = ['股票市场'; '投资策略'];

% 将关键词向量转换为数值向量（这里简单用ASCII码值之和作为示例，实际应用中需要更复杂的方法）
theme_sum = sum(double(theme_keywords), 1);
web_sum = sum(double(web_keywords), 1);

% 计算余弦相似度（简单示例，实际可能需要更完善的文本处理）
dot_product = sum(theme_sum.* web_sum);
norm_theme = norm(theme_sum);
norm_web = norm(web_sum);
similarity = dot_product / (norm_theme * norm_web);

disp(similarity);