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第1章 互联网金融概论1

1.1 互联网金融的定义与背景1

1.2 互联网金融的特点与趋势3

1.3 互联网金融的模式与技术5

上篇 信息技术12

第2章 计算机网络技术12

2.1 计算机网络的背景与定义12

2.2 计算机网络的功能与分类14

2.2.1 计算机网络的功能14

2.2.2 计算机网络的分类15

2.3 网络传输协议19

2.3.1 OSI参考模型19

2.3.2 TCP/IP协议21

2.4 无线局域网协议22

2.4.1 802.11协议物理层22

2.4.2 802.11协议MAC层25

2.4.3 与有线局域网的区别28

2.5 无线局域网组成29

2.5.1 接入点与蜂窝31

2.5.2 无线局域网射频35

2.5.3 无线局域网天线39

2.6 案例：第三方移动支付平台设计40

2.6.1 系统组网结构40

2.6.2 系统主体功能架构41

2.6.3 系统体系架构43

第3章 云计算架构47

3.1 云计算的产生与演化47

3.1.1 云计算的产生背景47

3.1.2 云计算的演化阶段47

3.2 云计算的概念与特征48

3.2.1 云计算的概念48

3.2.2 云计算的特征50

3.3 云计算的服务形式与平台厂商51

3.3.1 云计算服务形式51

3.3.2 云计算平台53

3.4 Hadoop关键技术62

3.4.1 主从式计算系统Map/Reduce62

3.4.2 主从式文件系统HDFS67

3.5 案例：基于Hadoop的银行应用架构设计71

3.5.1 Hadoop技术在金融银行业的应用架构71

3.5.2 Hadoop技术的架构优势75

第4章 数据挖掘方法77

4.1 数据挖掘的背景与定义77

4.1.1 数据挖掘的背景77

4.1.2 数据挖掘的定义77

4.2 数据挖掘的功能与特征79

4.2.1 数据挖掘的功能79

4.2.2 数据挖掘的特征80

4.3 数据挖掘的过程81

4.4 数据挖掘算法83

4.4.1 关联规则挖掘算法83

4.4.2 分类算法87

4.4.3 聚类算法90

4.4.4 回归算法98

4.5 案例：基于神经网络的股价预测分析101

4.5.1 数据采集及变量说明101

4.5.2 模型的分析与比较101

下篇 金融应用107

第5章 ATM网银与云存储设计107

5.1 ATM银行网站设计及实现107

5.1.1 网站主要技术108

5.1.2 网站程序的结构110

5.1.3 系统部分开发与实现111

5.2 云存储数据库管理系统设计119

5.2.1 数据库管理系统的设计119

5.2.2 查询处理模块设计122

5.2.3 事务处理模块设计123

5.2.4 事务故障的恢复124

5.2.5 并发事务处理及封锁协议设计124

5.2.6 目录存储与管理设计125

5.2.7 负载平衡算法设计126

第6章 证券行情显示与量化选股设计127

6.1 证券行情显示模块设计及实现127

6.1.1 交易数据接口规范127

6.1.2 软件界面设计与实现133

6.1.3 数据库的配置137

6.1.4 大屏幕显示设计与实现138

6.1.5 双屏显示设计与实现143

6.2 量化选股模型设计及实现145

6.2.1 模型及其参数的确立145

6.2.2 投资组合的构建与检验150

6.2.3 单一因子模型选股能力检验151

6.2.4 模型的评价152

第7章 财经网页挖掘与舆情影响分析154

7.1 财经网页爬虫设计154

7.1.1 爬虫工作原理154

7.1.2 网页抓取实例156

7.2 财经网页文本分析159

7.2.1 文本学习模型159

7.2.2 舆情计量分析161

7.2.3 实验设置与结果162

第8章 互联网金融的大数据展望169

8.1 大数据的定义与特点169

8.2 大数据的处理技术与存储问题170

8.3 金融大数据的背景与定义173

8.4 金融大数据的特性与影响174

8.4.1 金融大数据的特性174

8.4.2 金融大数据对传统金融的颠覆174

8.4.3 金融大数据对金融创新的推动176

8.4.4 金融大数据的趋势与问题180

8.5 互联网金融大数据案例183

8.5.1 淘宝网大数据金融产品183

8.5.2 IBM用大数据预测股价走势185

8.5.3 汇丰银行用SAS管理风险186

8.5.4 Kabbage网贷187

8.5.5 中信银行信用卡188

参考文献190