Stock Recommendations for Individual Investors: A Temporal Graph Network Approach with Mean-Variance Efficient Sampling
创建于 更新于
摘要
本报告提出了基于时间图网络的股票推荐系统PfoTGNRec，结合了个体偏好、投资组合多样化和时间动态特性，通过均值-方差有效采样提升投资表现。实证结果显示，该模型在真实投资数据上相较先进基线模型提升了3.45%的综合指标，兼顾了用户偏好和投资回报，显著优化了推荐效果及投资组合绩效 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::7]。
