یک متد جدید بازیابی اطلاعات به منظور پیش بینی مبتنی بر سند فازی

سیستم های بازیابی اطلاعات عموما به منظور یافتن اسنادی به کار برده می شوند که به صورت بسیار مناسب از سوی کاربران به صورتی پویا به وجود می آیند. در این مقاله یک مدل جدید بازیابی اطلاعات بر اساس سند فازی (FDIRM) به منظور دستیابی به هدف پیش بینی شاخص بازار سهام پیشنهاد شده است. نوآوری مربوط به روش پیشنهادی یک طرح نمره دهی اصلاح شده ی tf-idf برای پیش بینی روند آینده ی مربوط به شاخص بورس سهام به کار برده می شود. سهم این مقاله در رابطه با این قضیه از دو جهت قابل بررسی است: 1) در سیستم پیشنهادی , سری زمانی ساده به سری زمانی منطقی فازی غنی شده به همراه یک رویکرد منحصر به فرد از ترکیب احساسات مرتبط با اطلاعات با در نظر گرفتن قیمت تبدیل می شود. 2) یک روش منحصر به فرد زمانی دنبال می شود که با استفاده از مدل سازی سیستم بازیابی اطلاعات (IR) یک سیستم ساده ی IR را به سیستم پیش بینی کننده تبدیل می نماید. همچنین مقا یسه ی کارایی FDIRM به همراه مدل استاندارد معیار صورت می پذیرد.مدل استاندارد معیار به اثبات این قضیه می پردازد که وجود مدل پیشنهادی به منظور تبدیل شدن به یک مدل پیشنهادی خوب ضروری است. داده های بازار سرمایه به وسیله ی شاخص نزولی استاندارد و فقیر 50 (شاخص 50-CNX NIFTY) بورس اوراق بهادار ملی هندوستان (NSE) فراهم گشته است که برای آزمایش و تعیین اعتبار مدل پیشنهادی به کار برده می شوند. داده ی معتبر به منظور اعتبار سنجی و آزمایش از طریق سایت gttp://www.nseindia.com که یک وب سایت رسمی مربوط به NSE می باشد به دست می آید. یک برنامه ی جاوا به منظور اجرای مدل در زمان واقعی به همراه رابط کاربری گرافیکی ساخته می شود.

کلیدواژه ها:

شمعدان ژاپنی ، منطق فازی ، Tf-idt ، پیش بینی ، داده کاوی ، بازیابی اطلاعات