之后，基于檢索排除規則，根據用戶在檢索結果中的點擊操作或瀏覽操作，對所述搜索式進行篩選。
[0104]在上述各實施例的基礎上，關聯數據提取模塊具體可以用于:
[0105]按照金融事件字典庫中的關鍵詞或關鍵句式，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據。
[0106]在上述各實施例的基礎上，預警信息產生模塊可以包括:
[0107]異常識別單元，用于統計所述金融事件關聯數據的出現次數隨時間的變化規律，并進行異常識別；
[0108]信息產生單元，用于如果識別到出現異常，則根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，產生金融事件預警信息。
[0109]在上述各實施例的基礎上，信息產生單元具體可以用于:
[0110]根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，加權計算預警值；
[0111]根據所述預警值產生對應的金融事件預警信息；
[0112]其中，權重項包括金融事件關聯數據的下述至少一個屬性項:數據來源、數據內容和異常等級。
[0113]在上述各實施例的基礎上，信息產生單元具體還可以用于:
[0114]根據所述預警值產生對應的金融事件預警信息之后，將所述金融事件預警信息與實際金融事件信息進行比對驗證；
[0115]根據驗證結果迭代調整各所述權重項的權重值，直至驗證結果穩定。
[0116]在上述各實施例的基礎上，所述金融事件可以為股票投資事件，所述預警信息可以包括:股票大盤牛市和股票大盤熊市。
[0117]本發明實施例所提供的金融事件預警裝置可用于執行本發明任意實施例提供的金融事件預警方法，具備相應的功能模塊，實現相同的有益效果。
[0118]顯然，本領域技術人員應該明白，上述的本發明的各模塊或各步驟可以通過如上所述的服務器來實施。可選地，本發明實施例可以用計算機裝置可執行的程序來實現，從而可以將它們存儲在存儲裝置中由處理器來執行，所述的程序可以存儲于一種計算機可讀存儲介質中，上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁盤或光盤等；或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實現。這樣，本發明不限制于任何特定的硬件和軟件的結合。
[0119]以上所述僅為本發明的優選實施例，并不用于限制本發明，對于本領域技術人員而言，本發明可以有各種改動和變化。凡在本發明的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1.一種金融事件預警方法，其特征在于，包括: 實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據； 按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據； 按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據包括下述至少一項: 通過搜索引擎獲取用戶輸入的搜索式，作為用戶輸入類數據； 在論壇或微博網站，抓取用戶發帖信息，作為用戶輸入類數據。3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過搜索引擎獲取用戶輸入的搜索式之后，還包括: 基于檢索排除規則，根據用戶在檢索結果中的點擊操作或瀏覽操作，對所述搜索式進行篩選。4.根據權利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據包括: 按照金融事件字典庫中的關鍵詞或關鍵句式，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據。5.根據權利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息包括: 統計所述金融事件關聯數據的出現次數隨時間的變化規律，并進行異常識別； 如果識別到出現異常，則根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，產生金融事件預警信息。6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，產生金融事件預警信息，包括: 根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，加權計算預警值； 根據所述預警值產生對應的金融事件預警信息； 其中，權重項包括金融事件關聯數據的下述至少一個屬性項:數據來源、數據內容和異常等級。7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述預警值產生對應的金融事件預警信息之后，還包括: 將所述金融事件預警信息與實際金融事件信息進行比對驗證； 根據驗證結果迭代調整各所述權重項的權重值，直至驗證結果穩定。8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于: 所述金融事件為股票投資事件，所述預警信息包括:股票大盤牛市和股票大盤熊市。9.一種金融事件預警裝置，其特征在于，包括: 數據獲取模塊，用于實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據； 關聯數據提取模塊，用于按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據； 預警信息產生模塊，用于按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息。10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，數據獲取模塊具體包括: 第一數據獲取單元，用于通過搜索引擎獲取用戶輸入的搜索式，作為用戶輸入類數據；和/或 第二數據獲取單元，用于在論壇或微博網站，抓取用戶發帖信息，作為用戶輸入類數據。11.根據權利要求10所述的裝置，其特征在于: 第一數據獲取單元還用于，通過搜索引擎獲取用戶輸入的搜索式之后，基于檢索排除規則，根據用戶在檢索結果中的點擊操作或瀏覽操作，對所述搜索式進行篩選。12.根據權利要求9-11任一所述的裝置，其特征在于，關聯數據提取模塊具體用于: 按照金融事件字典庫中的關鍵詞或關鍵句式，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據。13.根據權利要求9-11任一所述的裝置，其特征在于，預警信息產生模塊包括: 異常識別單元，用于統計所述金融事件關聯數據的出現次數隨時間的變化規律，并進行異常識別； 信息產生單元，用于如果識別到出現異常，則根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，產生金融事件預警信息。14.根據權利要求13所述的裝置，其特征在于，信息產生單元具體用于: 根據所述出現異常的金融事件關聯數據與金融事件的歷史關聯性，加權計算預警值； 根據所述預警值產生對應的金融事件預警信息； 其中，權重項包括金融事件關聯數據的下述至少一個屬性項:數據來源、數據內容和異常等級。15.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，信息產生單元具體還用于: 根據所述預警值產生對應的金融事件預警信息之后，將所述金融事件預警信息與實際金融事件信息進行比對驗證； 根據驗證結果迭代調整各所述權重項的權重值，直至驗證結果穩定。16.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于: 所述金融事件為股票投資事件，所述預警信息包括:股票大盤牛市和股票大盤熊市。
【專利摘要】本發明實施例公開了一種金融事件預警方法和裝置，所述預警方法包括：實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據；按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據；按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息。本發明的技術方案不再依據與金融事件直接相關的量價數據對金融事件進行預警，而是通過分析處理互聯網中海量的用戶輸入類數據，產生金融事件預警信息，優化了現有的金融事件預測技術，在豐富了金融事件的預測形式的同時也提高了金融事件的預測精度。
【IPC分類】G06F17/30, G06Q40/06
【公開號】CN105405051
【申請號】CN201510958976
【發明人】張立邦, 趙釹森
【申請人】百度在線網絡技術（北京）有限公司
【公開日】2016年3月16日
【申請日】2015年12月18日