一种基于机器学习多维度评价和推荐管理人的方法和系统

本发明涉及一种基于机器学习多维度评价和推荐管理人的方法和，包括收集管理人的交易数据，使用聚类算法对管理人的交易行为进行分类，获取交易行为标签；收集管理人的公开言论，使用情感分析模型对管理人的所述公开言论进行情绪倾向分析；基于交易行为标签、情绪倾向分析结果以及第三评价因素，为每个管理人生成综合绩效评分；根据用户选择的偏好信息，推荐符合用户偏好的管理人，生成推荐列表信息，本申请通过引入行为分析和情绪分析，创建了一个多角度、深层次的评估模型，利用综合绩效评分和深入分析用户偏好，提供了高度定制化的管理人推荐。这种精准匹配不仅提升了用户的满意度，也显著提高了投资决策的有效性。