基金分类——基于文本数据挖掘1

基金分类是金融行业中的一项重要任务，它涉及到对投资产品的精细化划分，以便投资者更好地理解并选择适合自己的基金产品。本文提出了一种基于文本数据挖掘的方法，旨在实现基金的自动化分类，覆盖了投资方式和投资标的两个主要维度的一级、二级分类。 在数据挖掘的过程中，文章首先明确了基金分类体系，包括主动型、被动指数型、QDII型等多个一级和二级分类。数据部分，文章选取了12672个基金样本，包含7个特征的文本表述，如基金名称、投资目标等，且对标签进行了修正和缺失值处理，确保数据质量。 在分类方法上，文章结合了关键词匹配和机器学习的优点。关键词匹配方法高效但可能因匹配逻辑复杂和泛化能力弱而导致错误，而机器学习模型可以处理复杂逻辑，具有较好的泛化能力，但训练和计算成本较高。因此，文章设计了一个混合流程，先用关键词匹配快速定位一部分基金类别，然后对剩余的基金采用机器学习模型进行深度分析。 机器学习分类涉及了预处理步骤，包括使用分词模型（如结巴分词）对文本进行切分，然后利用预训练的word2vec模型将词语转换为向量表示。word2vec模型已经在金融领域语料库上进行了训练，以80%的覆盖率提供了词汇向量。接着，通过PCA降维减少计算复杂性。通过模型训练和测试（如使用ExtraTrees分类器），在平衡各类样本比例和多次重复训练后，得到最终的分类结果。 在关键词匹配中，关键在于特征的选择、顺序设计和逻辑构建，以确保高区分度和独立性。机器学习步骤中，中文分词的复杂性通过结巴分词工具得以解决，它结合了概率模型和HMM/Viterbi算法处理未登录词。 本文提出的基金分类方法充分利用了文本数据中的信息，通过关键词匹配和机器学习相结合的方式提高了分类的准确性和效率，为金融行业的基金分类提供了一种有效且实用的解决方案。这种方法可以为投资者提供更精确的投资建议，同时减轻人工分类的工作负担。