作者：王丽娜  审核：刘建君  编辑：葛诗煜

近日，由Elsevier Science管理的国际顶级学术期刊《Expert Systems with Applications》（专家系统与应用）接受了计算机科学与技术学院“金融大数据分析”团队的论文（题目为“A similarity  measurement  for  time  series  and its  application  to  the  stock  market”）。《Expert Systems with Applications》是人工智能、运筹学与管理科学等领域的TOP期刊，2020年的影响因子/JCR分区分别为5.452/Q1，Google Scholar上的H指数排名人工智能类期刊第五位。该论文将作为长文发表，我校为第一完成单位。该论文是计算机科学与技术学院推进“学科+财富管理”特色建设中，在学术成果质量方面的又一突破。

股票预测一直是金融市场中投资者关注的焦点，预测方法也是百家齐放。论文提出一种新的时间序列相似性度量测度，即动态多视角个性化相似度测度(DMPSM)，并用于股票趋势预测。DMPSM既能反映股票时间序列的个性化特征，又能消除奇异点的影响，同时还适用于“一对多”的序列匹配。基于实测数据的实验结果验证了方法的有效性。

为大力促进“学科+财富管理”特色建设，计算机科学与技术学院在学校党委的坚强领导下，整合资源、凝练方向，加强科学研究，积极营造浓厚的财富管理研究学术氛围，为高质量发展奠定良好基础，也为推动我校财商教育特色开放式高水平大学建设提供强有力的支撑。