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[期刊] 运筹与管理
[作者]
李培志 董清利
电影票房预测对于管理部门一直是一项重要而复杂的工作。电影票房相关变量复杂多变,且数据获取难度较大是制约当前研究的主要因素。相比之下,网络搜索数据是互联网公司发布的用于记录网民搜索行为的结构化数据,能客观及时反映事物的发展趋势。本研究建立了基于网络搜索数据的混合预测模型。首先,匹配与测试集最相似的训练数据构建最优训练集(OTS)。其次,应用帝国竞争算法(ICA)选择最小二乘支持向量机(LSSVM)的最佳参数组合。最后,使用优化模型进行预测。为了测试模型的效果,使用中国大陆上映的电影票房数据进行模拟实验。结果表明混合模型具有更高的预测精度。本研究所构建的模型适用于中国电影业的票房预测,可为有关部门提供决策参考。
关键词：
网络搜索数据 机器学习 票房预测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
何琦 袁芳英
电影票房收入是衡量电影消费市场价值实现的重要指标,也是拉动数字消费的重要载体。本文构建包括消费者特征、电影产品特征、数字环境特征对电影消费影响的指标体系,运用Python采集2017-2019年合计830部中国电影产品相关特征因素数据集,通过stacking算法对三类经典模型进行五折交叉折叠训练,构建票房预测模型。研究发现:模型融合视角下创新设计的电影票房预测模型泛化能力更强,拟合优度更佳,预测误差更低;新情境下电影消费影响因素中的编剧历史作品票房影响力、数字化渠道营销物料投放量、演员历史作品票房影响力、电影类型以及舆论热点等因素具有重要影响作用。数字经济时代应提升高品质文化内容创新能力,审慎对待流量效应;进一步规范网络环境,加强网络生态治理;鼓励多元化的数字内容价值评价体系构建。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
彭赓 苏亚军 李娜
无论是从社会管理还是从经济发展的角度来考虑,失业均已成为目前各国十分关注的重点问题之一,学者们也一直在通过各种方法来预测失业率。近年来,随着网络的发展和搜索引擎的普及应用,学者们发展出一种利用网络搜索数据来观察和研究经济及社会问题的方法。随着这一方法的有效性被证明之后,它也被引入到失业率预测的研究领域中。文章利用Google推荐的关键词搜索数据,采用改进的逐步回归方法分层建立了三个模型预测失业率,并进行因果关系检验及有效性检验。实验结果表明,三个模型的拟合优度分别达到0.930、0.935、0.936,三
[期刊] 统计研究
[作者]
董倩 孙娜娜 李伟
本文以北京、上海、天津、重庆等16个大中城市的二手房价格和新房价格为研究对象,以来自我国最大搜索引擎的百度搜索指数为数据基础,使用6种计量模型分别对16个城市的二手房价格和新房价格进行了拟合和预测,得到预测二手房和新房价格变动情况的最优模型。结果显示:网络搜索数据不但能够较好地预测房价指数,而且能够分析经济主体行为的趋势与规律,有一定的时效性。预测的月度房地产价格能够比官方数据发布提前约两周时间。
[期刊] 当代财经
[作者]
刘宽斌 张涛
消费者价格指数(CPI)对国家宏观经济运行监测及管理具有十分重要的作用,及时有效预测其未来走势有利于国家及时采取合理调控措施。为此,从价格决定理论出发,构建商品价格波动与个体网络搜索行为之间关系的逻辑框架,并建立利用网络搜索指数日频率数据实现对月度CPI预测的混频抽样数据模型(MIDAS)。模型模拟结果表明:(1)利用网络搜索高频数据的预测方法能提高CPI样本内拟合及样本外预测的精度;(2)利用网络搜索高频数据能够提高捕捉CPI趋势中"拐点"的成功率;(3)利用网络搜索高频数据能够在早于官方公布数据前大约半个月时间提供具有较高预测精度的CPI预测值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
肖艳红 朱微 孙凯
[目的/意义]在开放式创新的驱动下,外部知识搜索已成为创新领域的前沿问题。通过剖析企业外部知识搜索过程,明晰创新网络中企业外部知识搜索活动,促进企业建立和维系网络关系。[方法/过程]对创新网络和外部知识搜索相关文献梳理,分析外部知识搜索过程,构建基于创新网络的外部知识搜索模型。[结果/结论]外部知识搜索过程由外部知识搜寻、知识吸收、知识整合和知识创造四个阶段构成。核心企业和边缘企业外部知识搜索模型具有差异性。构建的基于创新网络的外部知识搜索模型有助于企业明确外部知识搜索过程、建立和维系网络关系、开展高效的外部知识搜索活动,为开放式创新研究及实践提供参考和借鉴。
[期刊] 建筑经济
[作者]
曹小琳 牟红
以全国商品房销售面积作为研究对象，以百度指数数据为基础，构建回归模型对全国商品房销售面积进行拟合和预测。结果表明：基于网络搜索数据的预测模型不仅能较好地预测全国商品房销售面积，具有较高的时效性，同时能够分析房地产市场各参与主体的行为趋势与规律。
关键词：
网络搜索 商品房 成交量预测 百度指数
[期刊] 经济问题探索
[作者]
张斌儒 黄先开 刘树林
旅游业是海南国际旅游岛的核心产业,准确预测将来旅游收入对旅游管理者的科学决策至关重要。引入网络搜索数据进行社会经济活动预测能提高预测精度,但已有文献未使用该方法进行旅游收入预测。本文引入百度指数提供的关键词数据对海南省旅游收入进行预测。首先在指数合成的基础上进行了协整检验与Granger因果分析,然后利用合成指数建立了预测模型。预测结果显示,平均绝对误差百分比(MAPE)由基准模型的6.23%降低到加入合成指数预测模型的4.21%,预测精度提高了约32.42%。表明网络搜索数据在旅游收入预测中具有重要价值。
[期刊] 西部论坛
[作者]
魏宇 杨惠 梅德祥
电影产业在我国经济发展中的作用日益显著,电影市场与我国宏观经济发展的内在联系有待深入研究。选取2012年1月到2018年3月我国周度电影票房收入增速作为高频解释变量,采用自回归分布滞后混频数据抽样模型(ADL-MIDAS)分析其与季度GDP增速及月度制造业PMI增速之间的关系,结果表明:电影票房收入增速与GDP增速和制造业PMI增速之间具有负向相关关系,我国电影市场存在"口红效应",可以根据电影票房收入增长情况对宏观经济走势做出预判。对多种模型的比较结果显示,加入电影票房收入可以显著提高GDP预测精度,电影票房收入可以作为GDP预测指标体系的有益补充。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王文胜 常晓颖
大数据时代可有效利用高频网络搜索数据预测传统宏观经济走势。基于网络搜索数据对商品零售价格指数（RPI）变动影响的分析，利用相关关键词的网络搜索数据，构建河北省地区日度网络搜索指数，并基于混频数据模型MIDAS-AR(1)对地区RPI增速进行预测。研究结果表明：基于日度网络搜索指数的混频数据模型适用于地区RPI增速的预测。在静态预测方面，采用混频数据模型的预测精度要优于同频模型。在动态预测方面，采用调整模型h值的混频数据模型的预测效果优于AR(1)模型的动态预测结果，说明构建的日度网络搜索指数对地区RPI变动具有一定的预测能力。基于此，在对宏观经济进行监测预测时，应有效利用网络海量即时数据；混频数据模型可应用于区域RPI增速预测。
[期刊] 武汉金融
[作者]
陈战勇
近年来,P2P网络平台"爆雷"事件频发,除平台恶意"携款跑路"外,绝大多数平台倒闭的原因在于部分借款人违约而导致平台现金流不足,进而出现提现困难、严重挤兑。本文借助人人贷网络借贷平台的数据,利用广义交叉验证、随机森林等机器学习算法对借贷客户特征变量进行筛选,并建立融入证据权重的Logistic信用评分卡模型,根据客户贷前所提交的个人信息对客户进行信用评分,进而预测客户借款到期时的违约情况。实证结果表明,该模型的预测准确率明显高于样本期间的平台评级,且模型通过了稳定性检验。这一研究结论对P2P网络借贷行业的健康发展与个人信用体系的构建具有重要意义,同时对第三方评级机构的个人信用评估也有一定的参考价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘燕君 马红宇 刘腾飞 周宗奎
网络信息搜索行为与用户的日常生活息息相关,用户认知导向的网络信息搜索是认知观和社会认知理论在网络信息搜索中的应用,是与传统信息检索和用户导向信息检索不同的检索范式。在介绍认知交互模型、信息问题解决模型和使用搜索引擎的网络信息搜索行为模型等用户认知导向的信息搜索模型的基础上,进一步从用户因素、信息环境和社会情境方面分析网络信息搜索过程中的影响因素。
关键词：
网络 信息搜索 用户认知 模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈煜之 李心悦 方毅
文章引入一种小波变换与机器学习的组合预测方法，通过小波变换提取单变量时间序列的主要特征，并应用不同的机器学习模型进行预测分析。构建不同类型的机器学习模型对上证指数、恒生指数、纳斯达克指数和日经225指数进行预测，结果表明：在不增加任何被解释变量的情况下，经过小波变换的数据特征能较好地预测指数收益率；通过比较线性模型、机器学习模型和深度学习模型发现，线性模型在捕获小波变换特征方面表现最好；有效的数据降维方法是提高非线性模型样本外预测精度的重要手段，并且可以减少模型训练的时间；小波变换和贝叶斯混合模型的预测精度高于传统的ARMA模型。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘夏 黄灿 余骁锋
随着专利数量的迅速增长,如何预测专利质量,已成为企业、政府以及学术界越发关注的问题。传统的统计分析方法虽然对专利质量评估进行了多方面探索,却较少对专利质量进行预测,尤其是充分利用到专利数据的海量样本和持续更新的优势。本文以2010—2011年国家知识产权局受理的共计85万余件专利申请为研究对象,抓取申请文档中以及相关引文的特征信息,搭建完整的随机森林模型,对后续被引情况进行机器学习及预测。除此之外,随机森林对特征重要性的评估结果显示,专利的向前引证专利的特征比该专利本身的特征对后续引证的预测提供了更多有效信息,进一步显示出专利审查中对前引专利检索工作的重要性。同时,文章结尾指出了本文模型的局限性以及今后借助机器学习对专利预测的改进方法。
关键词：
专利质量 机器学习 随机森林 预测
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