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[期刊] 现代情报
[作者]
刘玉文 刘月华 杨枢 张钰
网络舆论主题情感在线分析对舆情研判与管理起着十分重要的作用,当前的主题情感模型存在着主题与情感建模关系不紧密,情感挖掘偏斜等问题,容易造成舆情误判。文本在OLDA(On-Line Latent Dirichlet Allocation,OLDA)模型的基础上引入情感参数,并提出情感遗传思想,建立基于情感遗传的在线主题情感混合模型OTSCM(On-Line Topic and Sentiment Combining Model)。该模型把t-1时间片内的主题情感分布作为t时间片内主题情感分布的先验,通过构造
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李慧 胡云凤
【目的】对在线评论进行分析,揭示评论文本主题的内容和情感分布变化规律。【方法】使用融入先验信息的SSTM模型获得评论文档的情感分布,以文档、文档情感分布和词项为可视变量,提出DSTM模型,并估算情感主题分布和主题词项分布。【结果】将采集的评论数据集按时间片划分进行建模,实验得到主题的内容和情感随时间的变化趋势。【局限】未考虑不同主题之间的关联关系,建模结果可能存在一定误差。【结论】融合时间外部特征的DSTM模型,能够有效地对在线评论进行主题演化分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周景科 高岳林
文章主要研究多阶段指数追踪优化问题,提出了追踪误差风险的概念,并给出了基于CVaR的追踪误差风险度量的表达式和多元正态分布下的计算公式,构造了基于追踪误差风险最小的多阶段指数追踪优化模型;使用混合差分进化算法对型进行求解,利用上证50指数及其成分股的观测数据进行了实证分析,验证了模型的合理性。
[期刊] 情报科学
[作者]
裴可锋 陈永洲 马静
【目的/意义】随着网络社交媒体的发展,舆情文本中隐含的主题越来越能体现出人们的关注点所在及变化情况,因此对其进行检测及演化分析具有重要意义。【方法/过程】为了解决OLDA模型存在的主题混合及权重定义问题,本文提出了一种可变在线LDA模型(variable online LDA,VOLDA),通过构建主题相似度矩阵,明确主题变化关系,在主题内容演化矩阵中剔除含有旧主题的时间片,从而构建变长的演化矩阵,并在此基础上设计动态权重计算方法及先验参数优化方法。【结果/结论】基于论坛文本数据的实验结果表明,VOLDA
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈静 黎雅丽 陆泉
[目的/意义]信息搜索过程中，相关信息感知是用户顺利完成任务的前提，也是用户搜索满意度的重要决定性因素；眼动数据为相关信息感知判断提供了客观依据。基于眼动追踪数据预测用户的相关信息感知可为用户提供针对性的信息服务，也可为检索系统或文本阅读辅助系统服务提升提供依据。[方法/过程]采用实验法收集了24名研究生利用目录导航系统完成不同搜索任务过程中的眼动数据，依据用户的眼动状态将用户分为感知用户与未感知用户，并进一步挖掘出表征用户感知状态的眼动行为指标。为探索不同阶段眼动行为指标带来的用户感知预测差异性，利用逻辑回归分析分别建立搜索初始阶段及全过程用户感知预测模型，并基于基线模型评估模型的性能。[结果/结论]用户搜索初始阶段眼动行为与全过程搜索的眼动行为存在差异，且对于简单任务初始阶段眼动数据预测用户感知效果最好，而复杂问题则利用全程数据进行预测效果较优。
[期刊] 情报科学
[作者]
唐晓波 王中勤 钟林霞
【目的/意义】微博话题追踪有利于提高舆情分析系统获取数据的效率和质量,从而为舆情引导等决策提供准确的情报支持。【方法/过程】本文针对微博文本语义稀疏问题和话题漂移问题,构建一个基于维基语义扩展的微博话题追踪模型。该模型首先利用半结构化的维基百科文档构建维基知识库;然后使用维基知识库对微博文本特征向量进行语义扩展,提高微博文本向量的描述能力,降低话题追踪对初始话题数量的敏感度;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现语义层次上的微博话题追踪,并且在追踪过程中不断更新SV
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
苏治 方彤 秦磊
本文将目前流行的规则化方法加入到传统指数追踪模型中，得到若干种稀疏而且稳定的资产组合，用于复制指数的收益率，并构建样本内外预测、模型一致性、资产组合稀疏性和ＢＩＣ准则进行模型效果评价。基于对上证综指、沪深３００指数和中证５００指数的实证发现：图结构约束可以提升模型的样本外预测能力、模型一致性和资产组合稀疏性；ＩＴＭ－ａｄａＬ１在资产组合稀疏性上表现远好于其他模型；结合三种指数追踪，含有自适应Ｌ１罚函数以及图结构约束的指数追踪模型总体表现优于其他模型。本文的研究方法和结果对指数型基金管理公司、个人和投资机构者有较为重要的实际意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
辜丽琼 夏志杰 宋祖康 王诣铭
[目的/意义]通过对企业危机事件突发后和企业采取应对措施后的网民评论情感进行追踪分析,评估企业应对措施的有效性并结合网民情感分布特点为企业进一步应对措施提供相关建议。[方法/过程]为了更好地了解网民在企业危机舆情应对前后的情感态度变化,文章结合评论对象抽取和基于Word2vec的Canopy+K-means聚类模型对网民评论的对象进行聚类分析,并采用情感词库对网民评论进行赋值,得到网民的情感状态。[结果/结论]结果表明企业进行危机舆情应对前后网民的评论对象和情感态度有明显的变化,企业可以通过对比分析网民的情感态度变化来对企业危机舆情应对效果进行评估,并通过网民的情感对舆情进行进一步的有效应对。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马景义 单璐琪 方彤
研究目标:构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法(GLARS),用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。研究方法:通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。研究发现:本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。研究创新:引入调节参数平衡追踪效果和超额收益,并针对中国股票市场的特点,在增强型指数追踪模型施加非负约束;GLARS算法可遍历所有折中意义下的最优解。研究价值:本文提出的增强型指数追踪模型在国内具有较强适用性,在保证资产稀疏性的前提下可以得到超额收益,同时丰富了目前投资组合中的方法论研究。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马景义 单璐琪 方彤
研究目标:构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法(GLARS),用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。研究方法:通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。研究发现:本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。研究创新:引入
[期刊] 金融论坛
[作者]
黄勋敬 张敏强
在前项研究已经构建起商业银行行长胜任力模型的基础上,本研究运用追踪研究法对已经通过胜任水平测评的10名被试行长进行了为期一年的绩效考核追踪研究。在一个绩效年度结束后,运用基于行长胜任力模型的考核方案对10名被试者的实际经营绩效和能力素质展现情况进行了考评。考评结果说明,10名被试行长的经营业绩表现及胜任能力素质表现较好,充分发挥了应有的管理水平。这充分表明,前项研究所建构的行长胜任力模型具有一定的科学性,达到了相当的信度和效度,能够真正预测和区分绩效表现优秀的行长,可以进一步推广使用,进而构建基于胜任力模型的现代商业银行人力资源管理体系。
[期刊] 物流技术
[作者]
魏忠 乐玥
电商平台上存在大量的物流数据评价信息，然而，个人语言表达中存在或多或少的差异，导致主题分类词并不能很好的聚类，为商家与消费者提供决策信息。因此，提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘，寻找其中更深层次的决策信息。首先，采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理，获得特征词及其概率分布，利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换，并进行概率重整合，最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现，在六大类的商品中，消费者对于物流的要求并不相同，商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求，物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。
[期刊] 情报杂志
[作者]
潘守慧 王开义 王志彬 韩焱云 赵向宇
[目的/意义]互联网已成为农产品质量安全突发事件信息传播的重要平台,呈现出信息规模庞大、分散、无序等特点,需要将这些孤立、零散分布的海量信息汇集起来,以便从整体上把握突发事件的发展态势。[方法/过程]提出了一种基于增量聚类的农产品质量安全突发事件自动跟踪模型,给出了基于Single-Pass的增量聚类算法框架,并通过引入时间距离来改进聚类间的相似度计算方法。[结果/结论]实验结果表明,改进后系统的漏报率和误报率都有明显降低。本模型可有效地对农产品质量安全突发事件进行动态关联追踪,有助于提高农产品质量安全突
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农产品 质量安全 突发事件 事件追踪
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