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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
黄雨婷 宋泽芳 李元
结合TF-IDF、Word2vec等文本挖掘方法构建了股市情感词典。基于情感词典,采用SVM方法对股评文本进行分类后构建了文本情绪指数。然后应用所构建的文本情绪指数对股市效应进行了实证研究。实证结果表明,投资者情绪对股票收益率具有短期正向预测作用和长期负向预测作用,其影响具有持续性和潜伏性。
关键词：
情感词典 投资者情绪 文本挖掘
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟志青 郑国杰 赵韵雯
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
孟雪井 孟祥兰 胡杨洋
本文首先运用文本挖掘技术对中国知网ＣＳＳＣＩ期刊与新浪微博话题信息进行文本分析，并结合百度自身关键词推荐系统，在综合三大词库的基础上确定我国投资者相关的初始网络搜索关键词；其次，以上证指数为参照，对三大词库关键词的百度指数周数据的时间序列采用时差相关系数法、随机森林算法进行筛选，过滤后得到最能反映我国投资者行为的关键词词库；最后利用因子分析法构建了具有领先性的沪市投资者情绪指数。
关键词：
文本挖掘 百度指数 投资者情绪 股票市场
[期刊] 上海经济研究
[作者]
王培
在我国A股市场中,股评报告的发表对个股交易额的影响如何,这是一个证券分析师、券商、投资者、证券管理部门以及上市公司管理人员都感兴趣的问题。本文以我国A股市场的595份股评报告作为样本数据,采用半参数平均处理效应(ATE)模型,估计股评报告对个股交易额的平均处理效应,并检验估计值的显著性。我们在模型中控制了个股所属板块以及相应大盘成交额的变化,剔除了这两个因素对个股交易额变化的影响;采用随机系数来描述每只个股对各自股评报告反应的差异性;对模型中的随机扰动项采用半参数的处理方式,没有人为假定其具体分布,加强了模型的稳健性。实证计算的结果表明在我国A股市场中,股评报告对个股的成交额确实存在影响。
[期刊] 管理现代化
[作者]
易洪波 欧云
从信息挖掘的角度对网络论坛发帖文本内容进行分析，建立投资者多、空情绪的关键词词典，对网络论坛投资者多、空情绪与交易市场收益率、成交量建立ＧＡＲＣＨ－ＢＥＫＫ模型。结论表明：投资者多方情绪对交易市场收益率有预测作用；投资者多、空情绪波动影响交易市场波动。
关键词：
网络论坛 投资者情绪 股票市场
[期刊] 运筹与管理
[作者]
高扬 申怡然 徐嘉熙
本文以科创板市场为主要研究对象，基于文本数据挖掘方法探究了新冠疫情发生前和疫情期间投资者情绪对市场收益率的影响及其作用机制。利用东方财富股吧2019年7月至2020年3月的日度科创板股票评论数据，基于Bi-LSTM深度学习技术对文本数据情感倾向进行分类，建立投资者情绪指数。通过构建双向固定效应的联立方程模型，采用2SLS方法估计投资者情绪对科创板市场收益率的作用，并检验在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间该作用的差异性。实证分析及稳健性检验的结果均表明，投资者情绪通过影响交易量进而影响科创板股票市场收益率，这种正向作用在1%的置信水平下显著。此外，投资者情绪对科创板收益率的影响在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间均保持稳健，且在新冠疫情期间作用更强。本研究成果对于新冠疫情期间我国证券市场监管层完善科创板交易机制，以及对中小投资者优化投资战略具有重要意义。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孟勇 任梦 赵心
研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标，并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪，运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标，并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵，确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健，进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数，解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题，从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究，并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。
[期刊] 情报学报
[作者]
邹涛 黄源 张福炎
基于 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 的信息挖掘是数据挖掘和数据仓库技术中的重要组成部分，也是网络信息处理领域中的一项新课题。本文介绍了网络信息挖掘的概念，并给出了在 Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ 上针对文本信息进行信息挖掘的算法和步骤。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王曰芬 宋爽 熊铭辉
从应用出发,在综合已有研究成果基础上,分析共现分析在文本知识挖掘中的主要作用,提出基于空间分布、时间分布和内外关联的文本知识挖掘的三种应用思路,研究利用共现分析挖掘文本知识的一般应用流程,并分析适用对象范围、适用的研究目标及应用的优缺点。
关键词：
共现分析 文本挖掘 知识挖掘 方法论
[期刊] 图书情报工作
[作者]
冷伏海 王林 王立学
基于文本挖掘的形态分析方法是在传统方法基础上融入文本挖掘的手段,是国内外学者对形态分析方法的一次有益的探索与改进。改进后的方法减轻对领域专家的依赖,并且增加分析过程中客观数据的支持,提高方法的效率和科学性。基于文本挖掘的形态分析方法包括形态结构定义、特征词选择、形态表示、形态分析等4个关键问题,这4个问题解决方案的优化对整个方法的分析效率和质量的提高有关键作用。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴柯烨 孙建军 谢紫悦
新一轮科技革命和产业变革中，技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而，利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈，且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性，难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此，本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架，该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合，将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明，利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌，结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络，为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务，相较于传统预测指标，BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估，证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合，具备实际研发价值。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
熊谦 唐文哲
结合中国水利领域信息化发展背景,该文以水利工程建设管理信息化专利为研究对象,提出一套基于文本挖掘的专利分析流程,对专利申请趋势、申请地域、申请人与国际专利分类号(IPC)等因素进行统计分析,运用文本挖掘方法进行专利主题聚类,并剖析各类专利的主题强度与演化特征。主要研究结果表明:中国水利工程建设管理信息化自2013年进入技术发展期, 2019年以来专利申请数量快速增长;隐含let分布(LDA)主题模型将该领域专利划分为9个技术主题,对应4个应用分类, Dirich其中“设备硬件”和“综合管理系统”类专利申请数量最多且持续增加,相关技术发展前景较好。“信息监测”类专利申请总体呈现增长趋势,但工程监测相关专利较少。“数据分析”类专利申请数量长期处于较低水平,反映出水利工程建设管理数据分析能力亟待提升。该研究结果揭示了中国水利工程建设管理信息化领域的技术布局、发展现状与应用前景。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
李牧南 赖华鹏
基于一个整合了主题建模、专利文本分析和主题强度演进的量化分析框架，通过复合检索式采集全球范围内智慧城市相关专利，应用主题建模和文本挖掘方法刻画智慧城市技术热点演进的知识图谱，并对潜在热点主题进行识别与讨论，从而进一步丰富基于专利文本数据进行技术热点分析的方法体系。
关键词：
智慧城市 技术热点 专利挖掘 主题建模
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 蔡皎洁
在领域本体已知和文本语义标注主要步骤的基础上,本文用数据挖掘技术实现文本语义信息的获取,提出了文本语义分析与标注的基本思想和处理流程,深入探讨了用聚类分析完成实例分析与标注过程,用关联挖掘和分类方法完成实例间关系的分析与标注过程。
关键词：
语义分析 语义标注 数据挖掘 领域本体
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