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本章基于上一章文献综述的研究成果，规划出本书的总体设计，包括构建研究总体框架、梳理研究过程中可能存在的主要难点问题，以及提出解决这些问题的总体技术路线。通过对各研究重点内容的梳理和介绍，直观地展示本书中所涉及的整体编排和技术形式，疏通和厘清了本书的脉络。总体而言，本章从宏观层面对本书进行了系统性的规范和指导，本章为接下来的三个子研究沿着“互联网财经新闻主题判别与量化—证券市场媒体效应的多维深入探索—智能风险分析模型的精准捕捉”的逻辑主线顺利推进提供了有力支持。第 4 章将围绕互联网财经新闻信息的自动获取、主题分类和情感量化问题展开研究。第 5 章将利用经济学研究方法，从不同的新闻主题、不同的公司属性和不同的公司管理者媒体行为三个层面，深入细致地探索财经新闻与证券市场的关联性。第 6 章将在第 5 章的研究成果之上，利用机器学习的方法研究财经新闻对证券市场波动影响的深度和广度，提升LSTM模型在不同情况下对证券市场风险波动的捕捉能力。第 7 章分别从金融市场监管、上市公司治理、投资者认知行为等市场参与者的角度，对不同市场主体给予指导和建议。