股票运动预测（SMP）旨在预测上市公司的股份量股份，由于金融市场的挥发性，这是一个具有挑战性的任务。最近的财务研究表明，动量溢出效应在股票波动中发挥着重要作用。然而，以前的研究通常只学习相关公司之间的简单连接信息，这不可避免地未能模仿真实金融市场中上市公司的复杂关系。为了解决这个问题，我们首先建立一个更全面的市场知识图（MKG），其中包含有限的公司，包括上市公司及其相关的高管，以及包括明确关系和隐性关系的混合关系。之后，我们提出了一种新颖的双重关注网络，以了解基于构造的MKG用于库存预测的势头溢出信号。对九个SOTA基线构建数据集的实证实验表明，所提出的丹林公司能够改善与构造的MKG的库存预测。

预测中小型企业（SME）的破产风险（SME）是金融机构在做出贷款时的重要一步。但是，金融和AI研究领域的现有研究倾向于仅考虑企业内风险或传染性风险，而忽略了它们的相互作用和组合效应。这项研究首次考虑了在破产预测中的风险及其共同影响。具体而言，我们首先根据其风险内学习的统计学意义企业风险指标提出了企业内风险编码器。然后，我们根据企业关系信息从企业知识图中提出了一个企业传染风险编码器，以进行其传染风险嵌入。特别是，传染风险编码器既包括新提出的高图神经网络和异质图神经网络，这些神经网络可以在两个不同方面建模传播风险，即基于超系统的常见风险因素和直接扩散的风险。为了评估该模型，我们收集了SME上的现实世界多源数据数据，并构建了一个名为SMESD的新型基准数据集。我们提供对数据集的开放访问权限，该数据集有望进一步促进财务风险分析的研究。针对十二个最先进的基线的SMESD实验证明了拟议模型对破产预测的有效性。

由于市场的不确定性，预测文本信息的股票价格是一个具有挑战性的任务，并且难以理解机器的观点。以前的研究主要关注基于单一新闻的情绪提取。但是，金融市场上的股票可以高度相关，有关一股股票的一个新闻可以迅速影响其他股票的价格。要考虑到这一效果，我们提出了一种新的股票运动预测框架：用于库存预测（MGRN）的多图复发网络。该架构允许将文本情绪与其他财务数据中提取的财务新闻和多个关系信息相结合。通过精度测试和STOXX Europe 600指数中的股票的交易仿真，我们展示了我们模型的更好的性能而不是其他基准。

The stock market prediction has been a traditional yet complex problem researched within diverse research areas and application domains due to its non-linear, highly volatile and complex nature. Existing surveys on stock market prediction often focus on traditional machine learning methods instead of deep learning methods. Deep learning has dominated many domains, gained much success and popularity in recent years in stock market prediction. This motivates us to provide a structured and comprehensive overview of the research on stock market prediction focusing on deep learning techniques. We present four elaborated subtasks of stock market prediction and propose a novel taxonomy to summarize the state-of-the-art models based on deep neural networks from 2011 to 2022. In addition, we also provide detailed statistics on the datasets and evaluation metrics commonly used in the stock market. Finally, we highlight some open issues and point out several future directions by sharing some new perspectives on stock market prediction.

双类型的异构图形应用于许多真实情景。然而，以前的异构图形学习研究通常忽略这种异构图中的双键入实体之间的复杂相互作用。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新的双重分层关注网络（DHAN），以了解与类内和级别的分层关注网络的双键入异构图中的综合节点表示。具体地，课堂上的注意力旨在从相同类型的邻居中学习节点表示，而级别的关注能够从其不同类型的邻居聚合节点表示。因此，双重关注操作使DHAN不仅能够充分地利用节点帧内邻近信息，而且可以在双键入的异构图中提供帧间相邻信息。关于针对最先进的各种任务的实验结果充分证实了DHAN在学习节点的学习节点综合陈述的能力

保持个人特征和复杂的关系，广泛利用和研究了图表数据。通过更新和聚合节点的表示，能够捕获结构信息，图形神经网络（GNN）模型正在获得普及。在财务背景下，该图是基于实际数据构建的，这导致复杂的图形结构，因此需要复杂的方法。在这项工作中，我们在最近的财务环境中对GNN模型进行了全面的审查。我们首先将普通使用的财务图分类并总结每个节点的功能处理步骤。然后，我们总结了每个地图类型的GNN方法，每个区域的应用，并提出一些潜在的研究领域。

股票市场是一个网络，为几乎所有主要的经济交易提供平台。虽然投资股票市场是一个好主意，但对单个股票进行投资可能不是一个好主意，尤其是对于休闲投资者而言。智能储备需要深入研究和大量奉献精神。预测这种股票价值提供了巨大的套利利润机会。找到解决方案的这种吸引力促使研究人员找到了过去的问题，例如波动，季节性和时间依赖时间。本文调查了自然语言处理和机器学习技术领域的最新文献，用于预测股票市场的发展。本文的主要贡献包括许多最近的文章的复杂分类以及股票市场预测研究及其相关领域的最新研究趋势。

在许多研究中已经表明，考虑相关股票数据预测股票价格变动的重要性，但是，用于建模，嵌入和分析相互关联股票行为的先进图形技术尚未被广泛利用，以预测股票价格变动。该领域的主要挑战是找到一种建模任意股票之间现有关系的方法，并利用这种模型来改善这些股票的预测绩效。该领域中的大多数现有方法都取决于基本的图形分析技术，预测能力有限，并且缺乏通用性和灵活性。在本文中，我们介绍了一个名为GCNET的新颖框架，该框架将任意股票之间的关系建模为称为“影响网络”的图形结构，并使用一组基于历史的预测模型来推断出股票子集的合理初始标签图中的节点。最后，GCNET使用图形卷积网络算法来分析此部分标记的图形，并预测图中每个库存的下一个运动价格方向。 GCNET是一个一般预测框架，可以根据其历史数据来预测相互作用股票的价格波动。我们对纳斯达克指数一组股票的实验和评估表明，GCNET在准确性和MCC测量方面显着提高了SOTA的性能。

假新闻，虚假或误导性信息作为新闻，对社会的许多方面产生了重大影响，例如在政治或医疗域名。由于假新闻的欺骗性，仅将自然语言处理（NLP）技术应用于新闻内容不足。多级社会上下文信息（新闻出版商和社交媒体的参与者）和用户参与的时间信息是假新闻检测中的重要信息。然而，正确使用此信息，介绍了三个慢性困难：1）多级社会上下文信息很难在没有信息丢失的情况下使用，2）难以使用时间信息以及多级社会上下文信息，3 ）具有多级社会背景和时间信息的新闻表示难以以端到端的方式学习。为了克服所有三个困难，我们提出了一种新颖的假新闻检测框架，杂扫描。我们使用元路径在不损失的情况下提取有意义的多级社会上下文信息。 COMA-PATO，建议连接两个节点类型的复合关系，以捕获异构图中的语义。然后，我们提出了元路径实例编码和聚合方法，以捕获用户参与的时间信息，并生成新闻代表端到端。根据我们的实验，杂扫不断的性能改善了最先进的假新闻检测方法。

股票价格随着典型的趋势波动而不是纯粹随机散步。传统上，未来库存流动的预测是基于历史贸易记录。如今，随着社交媒体的发展，市场上的许多积极参与者选择宣传他们的策略，这为窗户提供了一个窗口，通过提取社交媒体背后的语义来瞥见整个市场对未来运动的态度。但是，社交媒体包含相互冲突的信息，无法完全取代历史记录。在这项工作中，我们提出了一种多模态注意网络，以减少冲突并集成语义和数字特征，以全面预测未来库存运动。具体而言，我们首先从社交媒体提取语义信息，并根据海报的身份和公众声誉估算他们的信誉。然后我们将语义从在线帖子和数字特征融入历史记录，以进行交易策略。实验结果表明，我们的方法在预测准确性（61.20 \％）和交易利润（9.13 \％）中，我们的方法优于先前的方法。它表明，我们的方法提高了库存运动预测的性能，并向未来的多种式融合朝向库存预测的研究。

异质图卷积网络在解决异质网络数据的各种网络分析任务方面已广受欢迎，从链接预测到节点分类。但是，大多数现有作品都忽略了多型节点之间的多重网络的关系异质性，而在元路径中，元素嵌入中关系的重要性不同，这几乎无法捕获不同关系跨不同关系的异质结构信号。为了应对这一挑战，这项工作提出了用于异质网络嵌入的多重异质图卷积网络（MHGCN）。我们的MHGCN可以通过多层卷积聚合自动学习多重异质网络中不同长度的有用的异质元路径相互作用。此外，我们有效地将多相关结构信号和属性语义集成到学习的节点嵌入中，并具有无监督和精选的学习范式。在具有各种网络分析任务的五个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，根据所有评估指标，MHGCN与最先进的嵌入基线的优势。

Users' involvement in creating and propagating news is a vital aspect of fake news detection in online social networks. Intuitively, credible users are more likely to share trustworthy news, while untrusted users have a higher probability of spreading untrustworthy news. In this paper, we construct a dual-layer graph (i.e., the news layer and the user layer) to extract multiple relations of news and users in social networks to derive rich information for detecting fake news. Based on the dual-layer graph, we propose a fake news detection model named Us-DeFake. It learns the propagation features of news in the news layer and the interaction features of users in the user layer. Through the inter-layer in the graph, Us-DeFake fuses the user signals that contain credibility information into the news features, to provide distinctive user-aware embeddings of news for fake news detection. The training process conducts on multiple dual-layer subgraphs obtained by a graph sampler to scale Us-DeFake in large scale social networks. Extensive experiments on real-world datasets illustrate the superiority of Us-DeFake which outperforms all baselines, and the users' credibility signals learned by interaction relation can notably improve the performance of our model.

良好的研究努力致力于利用股票预测中的深度神经网络。虽然远程依赖性和混沌属性仍然是在预测未来价格趋势之前降低最先进的深度学习模型的表现。在这项研究中，我们提出了一个新的框架来解决这两个问题。具体地，在将时间序列转换为复杂网络方面，我们将市场价格系列转换为图形。然后，从映射的图表中提取参考时间点和节点权重之间的关联的结构信息以解决关于远程依赖性和混沌属性的问题。我们采取图形嵌入式以表示时间点之间的关联作为预测模型输入。节点重量被用作先验知识，以增强时间关注的学习。我们拟议的框架的有效性通过现实世界股票数据验证，我们的方法在几个最先进的基准中获得了最佳性能。此外，在进行的交易模拟中，我们的框架进一步获得了最高的累积利润。我们的结果补充了复杂网络方法在金融领域的现有应用，并为金融市场中决策支持的投资应用提供了富有识别的影响。

Graph neural network, as a powerful graph representation technique based on deep learning, has shown superior performance and attracted considerable research interest. However, it has not been fully considered in graph neural network for heterogeneous graph which contains different types of nodes and links. The heterogeneity and rich semantic information bring great challenges for designing a graph neural network for heterogeneous graph. Recently, one of the most exciting advancements in deep learning is the attention mechanism, whose great potential has been well demonstrated in various areas. In this paper, we first propose a novel heterogeneous graph neural network based on the hierarchical attention, including node-level and semantic-level attentions. Specifically, the node-level attention aims to learn the importance between a node and its metapath based neighbors, while the semantic-level attention is able to learn the importance of different meta-paths. With the learned importance from both node-level and semantic-level attention, the importance of node and meta-path can be fully considered. Then the proposed model can generate node embedding by aggregating features from meta-path based neighbors in a hierarchical manner. Extensive experimental results on three real-world heterogeneous graphs not only show the superior performance of our proposed model over the state-of-the-arts, but also demonstrate its potentially good interpretability for graph analysis.

识别新闻媒体的政治观点已成为政治评论的快速增长和日益极化的政治意识形态的重要任务。以前的方法专注于文本内容，留出富裕的社会和政治背景，这在论证挖掘过程中至关重要。为了解决这一限制，我们提出了一种政治透视检测方法，包括外部域知识。具体而言，我们构建一个政治知识图形，以作为特定于域的外部知识。然后我们利用异质信息网络来代表新闻文件，共同模仿新闻文本和外部知识。最后，我们采用关系图神经网络，并作为图形级分类进行政治视角检测。广泛的实验表明，我们的方法始终如一地实现了两个现实世界的透视检测基准的最佳性能。消融研究进一步承担了外部知识的必要性以及我们基于图形的方法的有效性。

强化学习（RL）技术在许多具有挑战性的定量交易任务（例如投资组合管理和算法交易）中取得了巨大的成功。尤其是，由于金融市场的盘中行为反映了数十亿个快速波动的首都，所以盘中交易是最有利可图和风险的任务之一。但是，绝大多数现有的RL方法都集中在相对较低的频率交易方案（例如日级），并且由于两个主要挑战而无法捕获短暂的盘中投资机会：1）如何有效地培训额外的RL额外的RL代理，以供日盘培训。投资决策，涉及高维良好的动作空间； 2）如何学习有意义的多模式市场表示，以了解tick级金融市场的盘中行为。在专业人类盘中交易者的有效工作流程中，我们提出了DeepScalper，这是一个深入的加强学习框架，用于解决上述挑战。具体而言，DeepScalper包括四个组成部分：1）针对行动分支的决斗Q-Network，以应对日内交易的大型动作空间，以进行有效的RL优化； 2）带有事后奖励的新型奖励功能，以鼓励RL代理商在整个交易日的长期范围内做出交易决策； 3）一个编码器架构架构，用于学习多模式的临时市场嵌入，其中既包含宏观级别和微型市场信息； 4）在最大化利润和最小化风险之间保持惊人平衡的风险意识辅助任务。通过对六个金融期货的三年来真实世界数据的广泛实验，我们证明，在四个财务标准方面，DeepScalper显着优于许多最先进的基线。

点击率（CTR）预测旨在估算用户单击项目的可能性，是在线广告的重要组成部分。现有方法主要尝试从用户的历史行为中挖掘用户兴趣，这些行为包含用户直接交互的项目。尽管这些方法取得了长足的进步，但通常会受到推荐系统的直接曝光和不活动相互作用的限制，因此无法挖掘所有潜在的用户利益。为了解决这些问题，我们提出了基于邻居相互作用的CTR预测（NI-CTR），该预测在异质信息网络（HIN）设置下考虑此任务。简而言之，基于邻居相互作用的CTR预测涉及HIN目标用户项目对的本地邻域以预测其链接。为了指导当地社区的表示形式，我们从显式和隐性的角度考虑了本地邻里节点之间的不同类型的相互作用，并提出了一种新颖的图形掩盖变压器（GMT），以有效地将这些类型的交互结合到为目标用户项目对生成高度代表性的嵌入。此外，为了提高针对邻居采样的模型鲁棒性，我们在嵌入邻里的嵌入式上执行了一致性正规化损失。我们对数百万个实例进行了两个现实世界数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们所提出的方法的表现明显优于最先进的CTR模型。同时，全面的消融研究验证了我们模型每个组成部分的有效性。此外，我们已经在具有数十亿用户的微信官方帐户平台上部署了此框架。在线A/B测试表明，针对所有在线基线的平均CTR改进为21.9。

基于方面的情感分析（ABSA）是一项精细的情感分析任务，旨在使特定方面的情感极性推断对齐方面和相应的情感。这是具有挑战性的，因为句子可能包含多个方面或复杂（例如，有条件，协调或逆境）的关系。最近，使用图神经网络利用依赖性语法信息是最受欢迎的趋势。尽管取得了成功，但在很大程度上依赖依赖树的方法在准确地建模方面的对准及其单词方面构成了挑战，因为依赖树可能会提供无关的关联的嘈杂信号（例如，“ conj”之间的关系“ conj”之间的关系。图2中的“伟大”和“可怕”。在本文中，为了减轻这个问题，我们提出了一个双轴法意识到的图形注意网络（BISYN-GAT+）。具体而言，bisyn-gat+完全利用句子组成树的语法信息（例如，短语分割和层次结构），以建模每个方面的情感感知环境（称为内在文章）和跨方面的情感关系（称为跨性别的情感）称为Inter-Contept）学习。四个基准数据集的实验表明，BISYN-GAT+的表现始终超过最新方法。

人口级社会事件，如民事骚乱和犯罪，往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识，事件预测传统上具有挑战性。近年来，由于两个主要原因，研究事件预测研究取得了重大进展：（1）机器学习和深度学习算法的开发和（2）社交媒体，新闻来源，博客，经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名：\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后，我们总结了这些问题的数据资源，传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后，我们讨论了社会事件预测中的挑战，并提出了一些有希望的未来研究方向。

由于它存在的挑战以及甚至进行预测准确性或预测的潜在奖励，财务预测是机器学习研究的一个重要而活跃的机器学习研究领域。传统上，财务预测严重依赖于结构化财务报表的定量指标和指标。盈利会议呼叫数据（包括文本和音频）是使用深度盈利和相关方法的各种预测任务的重要非结构化数据的重要来源。但是，当前基于深度学习的方法在他们处理数字数据的方式有限;数字通常被视为普通文本令牌，而不利用其底层数字结构。本文介绍了一个以数字为导向的分层变压器模型，以预测库存退货，以及使用多模态对齐收益的财务风险通过利用不同类别的数字（货币，时间，百分比等）及其幅度来调用数据。我们使用现实世界公共可公共数据集介绍了对几个最先进的基线的NumHTML的全面评估结果。结果表明，NumHTML在各种评估指标中显着优于当前最先进的指标，并且它有可能在实际交易环境中提供重大的财务收益。