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[期刊] 现代情报
[作者]
饶浩 文海宁 林育曼 陈晓锋
为了提高微博舆情的预测精度,针对不同单一核函数的局限,用线性拟合确定两种核函数的权重提出改进的支持向量机模型。首先利用马尔科夫模型矩阵的稀疏程度提取影响因子指标,得到微博传播的增减趋势;然后用改进的支持向量机对实时数据按照4∶1的比例划分测试集和训练集,进行实时预测与警示。实验结果表明:应用马尔科夫模型进行微博舆情的主成分提取效果较佳,改进的支持向量机构造了新的组合核函数,比传统的预判效果更佳。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何跃 朱灿 朱婷婷 郭秋艳
[目的/意义]微博作为目前大众获取信息的重要来源,微博中的热门话题则表现出大众关注的焦点所在,如何在热门话题中发现和控制舆情具有重要意义。[方法/过程]文章首先通过网络爬虫程序在新浪微博获取了热点话题微文数据,对热点话题与时事时滞关系进行了统计分析,运用Ward方法对情感进行聚类分析,获取到了情感曲线的8类趋势,最后对不同信息源和情感曲线进行了相关分析,并结合TF-IDF算法识别出了情感极性临界点。[结果/结论]研究结果表明:公众在社会性话题发生后会及时参与讨论,具有较快的情感反应,公众理性观念形成的关键
关键词：
微博舆情 热点话题 情感识别 聚类分析
[期刊] 软科学
[作者]
田盼 何跃
随机选取腾讯微博100个热点话题作为研究样本,绘制了博文数量增长曲线,然后使用自组织特征映射神经网络对样本进行聚类分析,再通过数据分组处理方法拟合各类曲线发展趋势,最后使用随机抽选对话题分类进行实证。研究结果表明,微博话题的相关博文数量变化趋势主要表现为七种类型,它们随着时间变化表现为不同的形式。
[期刊] 情报科学
[作者]
李慧 王丽婷
【目的/意义】随着网民规模的扩大以及微博数据的增长,获取微博空间的热点话题是一项有价值的任务。本文结合微博的特点提出专门针对中文微博的热点话题发现模型。【过程/方法】本文提出利用词项H指数筛选出热点词项,然后利用BTM建模和VSM建模的结果相融合计算文本相似度,再利用k-means聚类算法发现微博的热点话题。【结果/结论】本文在提取特征阶段既考虑了微博词项的热度又考虑了其短文本性,通过实验验证本文提出的方法有利于发现准确的热点话题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐红敏 刘亚禄
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陆泉 陈仕 陈静 郝志同 朱安琪
［目的/意义］专业领域微博往往具有话题的高维稀疏性，探寻此类情境下微博热点话题挖掘的高效模型，以便相关管理部门快速掌握领域近况并进行决策。［方法/过程］提出高维稀疏情境下微博热点话题挖掘模型，引入领域词典监督预处理微博文本，基于朴素贝叶斯分类器进行特定领域信息识别，采用“密度—距离”快速搜索聚类算法实现领域热点话题挖掘，并以国土资源领域为典型进行实证。［结果/结论］本文模型能在高维稀疏情境下准确识别专业领域信息并挖掘出热点话题，有助于专业领域微博舆情分析与预警。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王雪妮 郝舒哲 常建波 邓显羽
气象干旱制约着区域农业生产活动，通过监测预报、提前部署可有效降低其带来的危害。基于“先分解，后重构”思想，将自适应噪声完备经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)、灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)和支持向量机(support vector machine, SVM)相结合，构建CEEMDAN-GWO-SVM组合机器学习模型。以山西省1956-2007年逐月自适应帕默尔干旱指数(self-calibrated palmer drought severity index, scPDSI)为训练集，以2008-2020年逐月scPDSI值为测试集。采用scPDSI预测值与实际值之间的均方误差、平均绝对误差及决定系数作为评价指标，对该模型的预测效果进行了评价，并比较了该模型与常用的GWO-SVM和随机森林模型预测结果。结果表明：相较于两种常用机器学习模型，基于CEEMDAN-GWO-SVM模型预测得到的均方根误差可分别降低7.6%和19.5%，平均绝对误差分别降低19.9%和27.4%，决定系数则分别提高5.6%和20.3%，预测的干旱等级和实际情况接近。CEEMDAN-GWO-SVM模型预测精度优于GWO-SVM模型和随机森林模型，在气象干旱预测中具有较好的适用性。
[期刊] 管理评论
[作者]
阚宝奎 刘志新 宋晓东 杨众
针对虚假财务报告识别实证研究的不足,本文提出了一种新的支持向量机方法对公司财务报告的真伪进行判别。第一,针对两类训练样本存在的"重叠"问题,建立双隶属支持向量机模型,通过基于谱聚类方法的隶属度模型来确定样本点对于两类样本的隶属程度;考虑到人们对于两种判别错误的"厌恶程度差异",在模型训练时,对训练样本进行了"非对称"处理,来降低虚假财务报告未识别的错误率。第二,在模型的输入财务指标选择上,本文通过浮动顺序搜索算法得到了虚假财务报告识别的全局最优财务指标组合。第三,实证结果表明,改进模型的判别准确率和泛化能力显著优于普通的支持向量机和BP神经网络,而公司治理指标的加入会提升模型的判别能力。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
张莉 卢星凝 陆从林 王邦军 李凡长
支持向量机作为一种机器学习算法因其良好的推广性和强大的非线性处理能力而令人瞩目.为此将支持向量机与国家高考的实际数据相结合,以具体高校的高考模拟考试成绩为主要训练数据,进行学生的高考成绩预测.实验考虑了三种情形.一是通过六次模拟考试的特征分来预测高考的特征分;二是通过六次模拟考试和高考的特征分来预测高考的录取批次;三是通过六次模拟考试的特征分和高考的预测特征分来预测高考的录取批次.通过与神经网络算法的比较,实验结果均表明了支持向量机方法的稳定性和良好的预测性.
[期刊] 商业研究
[作者]
周万隆 姚艳
SVM采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维灾数”,并且结构参数从样本学习中自动确定,克服了传统神经网络收敛速度慢、结构参数确定无理论依据、存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能力。将此方法应用于股票价格的短期预测,取得良好的实验结果,而基于支持向量机的股票价格短期预测模型对股市研究也有着重要的参考价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
纪爱兵,孙建平,庞佳宏
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吕鲲 施涵一 靖继鹏
[目的/意义]突发公共卫生事件下的网络舆情治理至关重要，探究该事件中网络舆情热点话题形成的组态路径，能够更好地把握舆论走向，为相关部门及时有效地管理和引导网络舆情提供参考。[方法/过程]选取新冠疫情期间相关的44个代表性微博热搜话题，采用扎根理论提取事件属性、事件主体、事件范围以及事件倾向4个前因变量，并采用热搜持续时间这一结果变量，利用模糊集定性比较分析方法进行研究。[结果/结论]通过fsQCA3.0软件生成五条热点话题形成组态，结果显示大范围的权威信息更易形成热点话题，不同的前因变量排列组合均能成为热点话题形成的条件，并通过对各前因变量影响程度以及组态路径的分析提出应对突发公共卫生事件网络舆情的建议。
[期刊] 金融论坛
[作者]
贺本岚
本文结合某商业银行客户流失样本数据探讨利用支持向量机模型(SVM)进行客户流失预测。结果表明,由于商业银行客户流失数据呈现出典型的不平衡特征,直接采用统计预测方法和传统的分类方法预测精度较差,而随机抽样法能通过改变数据集分布从而减小数据的不平衡性。因此,本文利用随机抽样法对支持向量机模型进行改进,并与Logistic回归模型预测效果进行比较,结果发现选取该方法能有效提升模型预测精度,且预测效果优于Logistic回归模型,能较为准确地预测,对于商业银行加强客户管理、提升核心竞争力具有重要的意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐成贤 陈静 王昭
文文章基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行了改进,给出了不等权重支持向量机方法(USVM)及其多项式光滑化处理;将不等权重支持向量机方法应用于训练样本集的子集确定预测模型,给出了遗传不等权重支持向量机方法(GAUSVM);对GAUSVM应用于汇率变动预测的实证分析发现,通过利用遗传算法对预测模型选优能够有效地提高USVM预测效果,加强其数据挖掘的功能。
[期刊] 工业工程
[作者]
颜瑞 张群
预测钢材需求量对我国钢铁工业及相关产业发展有重要意义。为了提高钢材需求量预测准确度,提出基于改进免疫算法优化支持向量机(IA-SVM)的钢材需求预测方法。IA-SVM采用免疫算法优化SVM参数,获得较优的SVM预测模型。为了提高IA收敛速度和寻优效果,提出基于有限随机思想的群体更新策略。针对我国1990~2009年的钢材需求数据进行实证分析,实验结果表明,改进的免疫算法能够找到支持向量机的最优参数组合,采用IASVM算法可以对钢材需求量进行有效预测。
关键词：
支持向量机 免疫算法 钢材需求 预测模型
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