LENS股票预测论文被CIKM 2026接收

2026年11月4日，arXiv发布一篇题为LENS的机器学习论文，作者包括Hao Zhou等人。该论文提出一种基于LLM提取先验与新闻驱动语义图的静态-动态图框架，用于可信感知股票预测。 该框架采用置信度加权聚合LLM关系边，并结合指数衰减时间聚合构建新闻语义图，通过门控融合模块按股按日动态平衡两者。 实验结果显示，LENS在S&P 500上将AR@5提升16.4%，SR@5提升22.6%。论文已被CIKM 2026接收，证明了可信感知LLM关系与新闻语义图对基于图的金融预测具有互补价值。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。