1  引言
 1.1  研究背景及意义
 1.2  国内外研究现状分析
 1.3  研究内容、方法、思路与创新
2  理论基础与模型框架
 2.1  上市公司风险与上市公司风险识别
 2.2  知识工程与机器学习
 2.3  文本语义信息及其挖掘方法
 2.4  数据驱动的管理决策与数据资源的特征分析
 2.5  系统工程方法论与霍尔三维结构
 2.6  上市公司风险智能识别模型框架的构建
3  上市公司风险因素智能感知
 3.1  研究问题的分析与描述
 3.2  基于短语挖掘的上市公司风险因素智能感知模型
 3.3  上市公司风险因素数据与实验数据采集
 3.4  上市公司风险因素短语的抽取
 3.5  基于上市公司风险因素短语的知识利用
4  上市公司风险事件智能监测
 4.1  研究问题的分析与描述
 4.2  基于主题摘要的上市公司风险事件智能监测模型
 4.3  上市公司风险事件监测数据与实验数据采集
 4.4  金融情感词典的构建与上市公司风险事件文本数据的提取
 4.5  上市公司风险事件主题摘要的生成与自动推送
5  上市公司风险事件智能预测
 5.1  研究问题的分析与描述
 5.2  基于本体推理的上市公司风险事件智能预测模型
 5.3  上市公司风险事件预测数据与实验数据采集
 5.4  上市公司风险事件预测本体知识库的构建
 5.5  基于本体知识推理的上市公司风险事件预测
6  总结与展望
 6.1  研究总结
 6.2  研究展望
参考文献
附录  本书形成的可复用的知识资源