基于模型集成的突发事件舆情分析与趋势预测研究

近年来,突发事件发生后,事件演进受网络舆情的影响越来越大,分析突发事件发生后网民情绪并进行预测,可为政府部门的应急管理和策略设计提供有效支撑,赢得宝贵的时间.本文提出了一个基于模型集成的微博情感分析与预测模型,对突发事件微博舆情进行情感分类与趋势预测.为了更准确地分析微博情感与未来走势,首先,利用多模型集成策略对突发事件相关的单条微博进行情感分析;接着,将单条微博情感进行集成,形成微博情感时间序列;再次,利用多模型集成思路对微博情感的未来走势进行预测;最后,通过实例验证提出方法的有效性.实证结果表明,集成模型较传统分类在微博情感分析上具有优势,集成模型较传统回归模型在微博情感走势预测同样具有明显优势,可以取得较高的预测精度.     

互联网搜索指数构建新方法及国际油价实证研究

针对大规模互联网搜索数据的多维特性,本文引入动态因子模型思想,构建反映更多关键特征的搜索指数,并使用生物信息学中因果分析方法对指数进行评价.将该指数构建及评价方法应用到国际原油现货和期货价格的分析中,与已有研究相比,本文构造的指数更能全面反映原油市场动态.实证结果表明:本文所构造的搜索指数与原油现货及期货价格均存在显著的因果关系,并能准确探测原油价格的拐点.该方法不仅可用于对国际油价的分析,也易于扩展到其他领域价格分析及预测中.     

基于TSI指数的中国运输服务指数构建

交通运输行业作为基础性、先导性、服务性行业,与宏观经济发展有着密切的联系.在新的大部制背景下,亟需一个能够全面、及时、准确地反映交通运输经济与宏观经济之间相互关系的综合性指标.研究基于TSI指数构建了中国运输服务指数(CTSI),并结合相关性分析、周期性分析、重大事件影响分析对其进行合理性检验.相关性分析结果显示,指数与工业增加值之间存在较高的正相关性;经HP滤波处理的周期性序列对比显示,指数与工业增加值之间的周期性交化趋势基本一致,而指数出现波峰波谷的时刻领先于工业增加值约2个月;重大事件影响分析表明,指数能较好地拟合非典、国际金融危机等重大事件对宏观经济的影响.     

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策,提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型,解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题,且以“哮喘女童”事件为例,进行了数据验证。结果表明,模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机,分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响,并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。     

基于多层耦合网络的舆情传播控制研究

为研究平台间信息交互对舆情传播以及舆情控制的影响,以微信和微博平台为例,利用多智能体建模方法和改进的SEIR模型,构建了包含“微信层-微博层-控制层”的多层耦合网络舆情传播和舆情控制模型。在Anylogic平台选取“湖北省红十字会物资使用情况引发质疑”舆情事件进行了仿真实验,分析了单/双平台、控制范围、控制力度、控制时间、平台间交互等因素的影响,研究了多平台互动传播下的媒体引导和政府干预策略。仿真实验表明,模型很好地刻画了微信、微博平台的信息传播特性,反映了舆情的跨平台传播效应。     

基于情感词模糊统计的网络评论情感强度的研究

根据已有在线声誉系统特点,将用户的情感强度划分若干级别。考虑到情感强度的模糊性,为每个情感强度设置隶属度函数。在此基础上,提出一种基于情感词模糊统计的网络评论情感强度计算方法,并选取手机评论进行实验分析。实验结果显示:情感词的隶属度具有集中性和稳定性;否定词不但改变情感词的极性,还弱化情感词的情感强度;程度副词强化情感词的情感强度,但被修饰情感词的情感强度越大,程度副词对该词的强化程度越小。     

企业财务弹性指数的构建及实证分析

借鉴已有的研究成果,综合考虑现金指标、杠杆指标和外部融资成本指标三个方面,构建了财务弹性指数,阐明了财务弹性指数的具体计算方法。利用财务弹性指数对上市公司进行考察发现,我国上市公司的财务弹性指数整体偏低,且ST公司的财务弹性指数低于上市公司平均水平。对财务弹性指数的指标设计与结构合理性的检验表明,该指数的信度和效度令人满意。     

基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析

在电子商务迅速发展的背景下,在线评论所蕴含的商业价值日益凸显.从在线评论中提取用户关于产品的评价和情感的研究,已经开始从句子级或篇章级的粗粒度情感分析转向属性级的细粒度情感分析.但当前细粒度情感分析方法在情感要素识别任务中存在不能同时解决一词多义、上下文语义信息不全以及标签约束关系缺失等突出问题,且面向属性的情感强度量化方法未充分考虑语法信息.对此,本文提出一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析方法,该方法可以有效解决上述问题,更加准确地识别评论中用户评价的产品或服务属性,并结合情感三元组和语法信息有效地量化用户在评论中反馈的情感强度.为了检验所提方法的效果,本文在酒店评论数据、美团外卖评论数据、CLUENER2020等多个领域的数据集上进行对比实验与消融实验.实验结果表明,与已有经典模型相比,本文所提基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的情感要素识别方法在多个数据集上均获得了最佳F₁值,且本文所提情感强度量化方法更加精细,能更好地契合人类情感的连续性.此外,消融实验进一步表明融合模型的每个结构都具有重要性.     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

基于启发式遗传算法的指数追踪组合构建策略

消极组合管理方法已由国内外众多基金的表现证明是一种有效的资产组合投资方式. 指数基金作为采取消极管理策略的典型代表, 其业绩超越多数采取积极管理模式的基金. 指数基金管理者的主要目标是使其基金的收益尽可能接近其标的股指, 如我国的沪深300, 美国的标普500的收益. 本文提出了一种基于启发式遗传算法的寻优方案, 通过最大化效用函数来寻找一个最为经济的指数复制组合. 该组合同时应该满足拥有最少的资产数量、尽可能少的权重调整次数、最小的收益波动性等限制条件以减少基金开销, 并使其收益尽量接近或者超越标的指数的收益. 为使该策略具有更强的实用性, 文章考虑了股票具有最小交易规模、投资权重分布不平均等实际限制. 实验所得策略通过构造追踪组合来匹配沪深300指数, 其综合效果超过了使用二次规划、等权或者是先验经验构筑的投资组合.     

基于EMD-WA模型的BDI指数波动周期特征研究

运用结合EMD分解和小波分析构建的EMD-WA模型,分析了国际干散货市场BDI指数的波动周期特征.通过EMD方法对BDI指数序列进行分解,针对分解出的本征模函数的均值、方差比和周期三个方面的特点,将不同频率的IMF进行分类重构,最后通过小波分析方法得到重构序列的主周期情况,并对结果做进一步分析.研究结果表明:一是BDI序列可以分解为随机波动项、周期波动项和趋势项三部分:二是季节性波动周期长度约为1年(0.88年),短周期长度约为4年(3.70年),中周期长度约为10年(9.96年);三是BDI序列周期特别是短周期呈明显4年到2年的缩短趋势;四是突出分析了重大事件与中、长周期紧密联系.     

重标极差方法下时变Hurst指数的构建和实证研究

在时间序列的重标极差分析方法的基础上,定义了一个时变Hurst指数的概念,推导并证明了时变Hurst指数的2条性质,并引入滑动分块自助法计算Hurst指数的标准差.以此为基础,用Hurst指数的下限及随机过程服从随机游走时的Hurst的上限作为分析工具,对Hurst指数能否成功预测市场的反转进行了研究.实证研究表明:时变Hurst指数能成功地预测市场的反转.     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

基于CNN-BiLSTM的消费者网络评论情感分析

现如今,商品在线评论的情感分析业已成为许多商家不可忽视的重要工作,它对于商家了解用户偏好有着重要意义,同时,它还能够为相关产品下一步的改进工作提供方向指导.然而,传统的分析方法已无法解决现在情感分析中特征提取及语义理解等方面存在的问题.针对此类问题,本文提出一种基于CNN-BiLSTM的在线评论情感分析方法,不仅可以像LSTM一样建立时序关系,而且可以像CNN一样刻画局部空间特征.医疗服务、物流快递、金融服务、旅游住宿和食品餐饮数据集的实验结果表明,该方法能有效判别消费者在线评论情感倾向,在文本的情感分类中效果较传统机器学习算法更准确,F1值可以达到94.67%.同时,实验证明该方法具有较好的领域可拓展性.     

基于Malmquist指数的高校科研效率的实证分析

针对高校科研效率成为高校科研管理中的核心问题,并为高校科研发展的规划提供科学依据,提出了高校科研的动态效率测度的方法。该方法是Malmquist指数与数据包络分析的结合,获得对高校科研效率的动态测度,评价各高校的生产力水平在两期之间的变化情况,并通过Malmquist指数分解能获得高校科研的经济效率和技术效率,找出生产力变化的原因,为效率改进指明了方向。通过应用实例以说明该方法的有效性和适用性。     

基于指数法的农田生态系统生产力稳定性研究

为实现农田生态系统生产力持续稳定的增长,把握农田生产力的发展规律,进行农田生态系统生产力时空变异分析是十分重要和必要的。以1974~2005年河北省雄县农村统计数据为依据,在运用层次分析法计算农田生态系统生产力指数(API)的基础上,采用剩余法剥离生产力波动,从年际变化和空间变异两个角度总结了农田生产力稳定性规律和分布特征,为研究生产力稳定性变化提供一种新思路。分析结果表明,雄县生产力稳定性级别年际分布比例均衡,农田生产力在32a中基本处于稳定状态,作物生产供给基本平衡;生产力稳定性具有从不稳定向稳定发展的阶段性变化趋势;雄县9个乡镇API的波动分为3个级别,由西南向东北方向稳定性逐渐降低。     

基于非参数-参数法的一致Malmquist 生产率指数

Malmquist生产率指数的计算结果依赖于参考的生产可能集,其原因是其分解的前沿面技术变化依赖于使用的投入产出数据.针对Malmquist生产率指数计算中存在的这些问题,将生产可能集推广为一致生产可能集,利用非参数、参数相结合的方法给出一种一致Malmquist生产率指数.该指数的计算结果不依赖于参考的生产可能集,且能系统反映出分析期内生产前沿面的移动,同时满足相邻Malmquist生产率指数不满足的指数检验-循环检验.     

开放条件下我国区域经济发展效率——基于Malmquist指数的实证分析

通过Malmquist指数模型对开放条件下我国区域经济发展效率进行实证研究,结果表明:近年来,我国西部经济发展效率高于东中部,但还处于脆弱阶段,受外部经济干扰程度显著,且受技术进步时滞性影响导致整体区域管理效率与技术进步在同时间内发展不平衡,技术进步已成为限制我国区域经济发展效率改善的主要瓶颈。据此,提出相应的解决措施,即实现政府管理、企业自主管理平衡发展;实现科技对外引进、科技自主创新平衡发展;加强区域经济抗风险能力。     

基于主题相似性的在线评论情感分析北大核心CSCDCSSCI

从在线文本评论挖掘消费者情感信息,能够得到更加真实的消费者购买体验及其偏好。主题情感混合模型作为一类有效的无监督情感分类模型,正在成为这方面的重要文本挖掘工具,但该模型存在分类准确率和稳定性还不够高的问题,为克服这一不足,提出一种基于主题相似性的无监督在线评论情感分类模型。以潜在狄利克雷模型分析在线评论主题,结合情感词典计算主题情感极性;引入理想评论并构造理想评论代表集,通过计算评论和理想评论集的主题相似度,实现在线评论情感分类。实验结果表明,该模型能有效判别消费者在线评论情感倾向,稳定性较高,衡量分类结果的综合指标F_1值比现有主题情感混合模型提高3%～20%。同时,在计算机、酒店、图书及手机等不同领域评论数据集上的实验结果显示,该方法具有较好的领域可移植性。