异质网络中融合多类信息的链路情感倾向预测

信息网络中基于节点间情感关系分析的链路情感倾向预测在商业营销、内容推荐等领域应用广泛，是网络分析的一个研究重点.传统的链路情感倾向预测方法对于数据信息的挖掘不够充分，忽略了对数据深层语义以及节点属性等信息的利用，预测准确度有待提升.针对以上问题，提出了异质网络中融合多种类型信息的链路情感倾向预测模型.模型首先引入预测基值作为特定节点间情感关系的粗略评估，然后结合节点的相似关系以及节点的属性等信息完成预测.其中，在捕获网络中具有相似情感倾向的节点用于预测任务时，提出了一种基于限制路径类型元路径的遍历游走方法.在5个公共数据集上的实验结果验证了所提模型的有效性及对于稀疏矩阵、冷启动问题的处理能力，并揭示了模型各组成部分在预测过程中的作用.     

基于情感分析和热度预测的网络舆情预测研究

在社交媒体平台已成为大众信息交流的重要载体的背景下,关注和分析大众对于社会热点事件的情感倾向及舆论走势,有利于及时准确了解大众的情感需求,制定相应的措施,引导舆论走向,维护良好的网络环境。提出了基于情感分析和热度预测的网络舆情预测思路,构建了融合多特征的文本情感分析模型和基于时间序列的热度预测模型,并基于真实数据集验证了模型的有效性。对于社交媒体上舆论环境的分析和预测有重要意义。     

扩展语义相似情感词的文本情感分类方法

针对文本情感分类中情感语义特征利用不足、特征降维效果欠佳等影响分类效果的问题,提出了一种通过扩展语义相似的情感词以及引入词语间统计特征的高精度网络评论情感分类方法.该方法利用神经网络Skip-gram模型生成词嵌入,通过词嵌入相似性度量将语义相似的词语扩展为情感特征;再利用词语间的统计特征进行特征降维;通过多个弱分器加权构建Adaboost分类模型实现网络评论情感分类.基于酒店评论和手机评论公开测试集进行实验,结果表明其情感分类的正确率分别达到90.96%和93.67%.方法扩展语义相似情感词有利于丰富文本情感语义特征,引入词语间的统计特征有更好的特征降维效果,可以进一步提升文本情感分类的效果.      

利用社交媒体情感分析的短期股价趋势预测方法

本文旨在利用社交媒体中的情感信息来提升股价涨跌预测性能.与以往粗粒度地使用文本中的情感信息不同,将与某公司特定话题相关的细粒度情感信息引入预测模型中,并提出一个用于短期股价预测的全新特征——"话题-情感",该特征同时抽取话题和情感信息,并协同利用二者来预测股价涨跌.此外,以往的测试数据集中交易日数量非常少或者仅包含单支股票的数据,本文方法构建了包含众多股票的长时间跨度数据集,并在此数据集上验证了细粒度情感分析对股价涨跌预测的良好效用.      

基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析

随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引入神经网络语言模型和语义向量,结合心理学、情感计算领域相关知识,采用心理学PAD连续维度情感描述模型作为文本情感分析量化的基础,对微博文本所蕴含的情感状态进行分析研究,以获得更加精确的情感分析结果,达到情感分析的目的。同时实现了从个性角度的微博文本情感的可计算性。实验表明,所述方法能较好地提高微博文本情感分析的准确性和精确度,在不同主题不同情感特征中均能够得到很好的应用。     

一种基于Python的机器学习情感分析方法研究

探讨中文情感分析的问题,设计了一个基于Python的机器学习情感分析方法。该方法首先使用连续词袋(CBOW)模型来捕获单词的语义特征,并将单词转换为高维向量。然后,使用堆叠式双向长短记忆(SBLSTM)神经网络对单词向量进行特征提取。接下来应用二元分类器通过语义和上下文特征来进行情感预测分析。最后,采用从新浪微博收集的真实数据集进行实验。实验结果表明,本方法比现有的机器学习模型具有更好的性能。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于微博情感分析的电影票房预测研究

微博作为电子口碑的重要载体,极大影响了消费者的购买决策和商家的产品销售.为此,以新浪微博为平台,研究从微博中挖掘情感信息并利用这些信息对产品销售进行预测的方法.分析影响微博评论的因素,基于已构建的情感本体,建立微博中情感计算方法.然后在传统自回归模型的基础上融入情感因素,提出自回归情感预测模型用于产品销量的预测.对电影数据集进行了广泛地实验,分析参数选择,并与其它预测模型进行比较,实验证实我们提出的方法的有效性.     

基于NIRS的马尾松苗木根部含水量预测模型

【目的】马尾松是我国南方主要造林树种,其根部水分含量是评价树木活力的重要指标。本研究构建了一种基于近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)的马尾松苗木根部含水量预测模型。【方法】首先采集根部近红外光谱数据,然后利用可变加权堆叠自动编码器结合支持向量回归构建预测模型。可变加权堆叠自编码器用来逐层提取与输出相关的特征,支持向量回归根据自编码器生成的特征实现了含水量更精确预测。【结果】与其他常用模型的结果相比,提出的模型在马尾松苗木根部水分预测中可以达到最佳性能,校正集中决定系数达到0.970 8,均方根误差为0.635 8;预测集中决定系数达到0.941 3,均方根误差为1.027 0。【结论】基于近红外光谱技术, 可变加权堆叠自动编码器与支持向量回归相结合可实现马尾松苗木根部含水量准确预测。     

采用残差网络与卷积注意力机制的设备剩余使用寿命预测方法

针对以往剩余使用寿命(RUL)预测方法均等对待深层特征中具有不同重要性的空间域和通道域特征,导致大量的计算资源浪费在不重要的特征上,进而造成RUL预测值偏差过大、不能对失效设备进行及时的维护以避免潜在的安全隐患的问题,提出一种采用残差网络与卷积注意力机制的端到端的RUL预测方法。该方法以卷积层和池化层对原始监测信号进行浅层特征提取与压缩;利用堆叠残差模块在学习深层特征的同时,缓解梯度弥散以及网络退化现象的发生;由卷积注意力模块对设备的深层退化特征进行加权赋值,分别在其空间维度上和通道维度上强化更重要的特征并抑制相对不重要的特征,使网络的注意力集中在对RUL预测任务更关键的信息上;将加权后的特征输入到全连接网络中映射得到RUL预测值。通过PHM2012轴承数据集进行了实验验证,实验结果表明,卷积注意力和残差结构皆对改善模型的预测性能有着积极的作用,所提方法在测试轴承上的均方根误差和平均绝对误差分别为0.107 9和0.083 1,远低于其他对比方法。     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息.实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率.     

音乐情感的自动识别

音乐与情感有着非常密切的联系,发展针对音乐的情感识别系统,对于计算机音乐的研究与发展有着深远的意义.提出了一种基于PAD(Pleasure arousal dominance)模型以及基因表达式编程(GEP)算法的音乐情感自动识别方法.在众多音乐特征元素中抽取与情感关系密切的6个特征,并且采用PAD模型来描述音乐中的情感,在此基础上使用GEP算法实现对简单乐曲中单一情感的自动识别.从实验结果分析,本系统能够达到一个比较理想的识别效果和较低的识别误差.     

基于灰色模型和神经网络的客户流失量预测

为了把握客户流失量的变化趋势,提高客户流失量的预测精度,提出一种基于组合优化理论的客户流失量预测模型.分别采用灰色模型和神经网络对客户流失量进行建模与预测,并对客户流失量线性和非线性变化趋势进行刻画,然后采用支持向量机对灰色模型和神经网络的预测结果进行加权,得到客户流失量的最终预测结果.用仿真实验对模型的性能进行测试,结果表明,相对于单一客户流失量预测模型,基于组合优化理论的客户流失量预测模型可以从多个方面对客户流失量的变化特点进行描述,提高了客户流失量的预测精度.     

融合多粒度语义特征的中文情感分析方法

中文情感分析是自然语言处理的重要研究内容,旨在探究中文文本中蕴含的情感倾向.近年来,中文情感分析研究取得了长足进步,但鲜有研究根据语言本身特征和下游任务需求进行探讨.鉴于此,针对中文文本的特殊性以及情感分析的实际需求,在字、词特征的基础上,引入部首特征和情感词性特征,利用双向长短期记忆网络、注意力机制、循环卷积神经网络等模型,提出了融合字、词、部首、词性等多粒度语义特征的中文文本情感分析方法.在融合各类特征的基础上,利用softmax函数进行情感预测.数据集NLPECC(natural language processing and Chinese computing)上的对比实验结果表明,所提方法的F₁值均达到84.80%,一定程度上提高了已有方法的性能,较好地完成了中文文本情感分析任务.     

基于卷积神经网络的英文篇章情感量化方法

提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性.     

基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型

针对传统数据处理组合方法(Group method of data handling,GMDH)网络建模用最小二乘法辨识参数会导致模型预测效果不理想的问题,将模糊推理模型引入GMDH网络,以取代传统GMDH网络的部分描述(即完全二元二次多项式),提出了一种基于模糊GMDH网络的交通流量预测模型。计算机仿真结果表明,该模型预测平均相对误差仅为2.31%,小于传统GMDH网络模型预测平均相对误差3.35%,说明了该模型是有效的。     

产品设计中的情感因素

由情感设计风潮中的移情现象引入审美中的移情现象的内涵、产生条件，并对应用于产品设计中的移情特征和规律做了初步描述与解释。     

组合模型在机械故障预测中的应用

机械故障预测中,反映系统变化的特征参数往往含有多种趋势成分.引入组合预测模型,用灰色模型描述机械故障发展中的确定性趋势,用AR时间序列模型描述机械故障中的随机趋势.实践证明,较单一模型具有更高的预测精度.     

关系图注意力网络的方面级情感分析模型

针对方面级情感分析利用注意力机制和传统深度学习方法提取方面词与上下文之间的联系时,未充分考虑句法依存信息及关系标签导致预测效果不佳的问题,提出一种基于关系图注意力网络的分析模型。利用DeBERTa预训练模型进行词嵌入,并将初始词向量进行多头注意力计算以增强方面词与上下文信息之间的关系。通过图注意力网络学习句法信息中的关系标签特征,借助这些关系标签特征进一步提取句法信息中方面词和上下文之间的联系,增强模型对于情感特征的提取能力。SemEval-2014数据集的实验测试结果表明,所提出模型的准确率和Macro-F1均优于对比模型。     

基于多视角特征组合与随机森林的G蛋白偶联受体与药物相互作用预测

为了提高G蛋白偶联受体(G-protein-coupled receptors,GPCR)与药物相互作用预测的精度,该文提出一种基于多视角特征组合与随机森林的GPCR-Drug相互作用预测新方法。该方法首先从氨基酸组成成分和蛋白质进化视角分别抽取GPCR的序列特征,并从分子指纹视角抽取药物分子的特征;将所抽取的多视角特征进行组合,得到GPCR-Drug配对的特征表示;基于所提出的GPCR-Drug特征表示方法,使用随机森林构建预测模型。在标准数据集上的交叉验证和独立测试结果验证了该文所述方法的有效性。