教育部人文社会科学研究基金(11YJC63004)
- 作品数：3 被引量：83H指数：3
- 相关作者：左文明毕凌燕张镇鹏王腾宇更多>>
- 相关机构：华南理工大学香港科技大学爱荷华大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究基金广州市哲学社会科学规划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于概率模型的微博热点主题识别实证研究被引量：8
- 2014年
- 热点主题识别旨在确定微博的热点主题,其分析结果对于人们获取即时重要资讯,了解社会关注焦点具有重要的应用价值。文章利用火车头采集工具对微博热点话题进行抓取,提出基于概率模型的微博热点主题识别模型,并比较与词频统计聚类方法在微博主题识别中效果的优劣。实验表明,该模型可以充分地利用概率模型的优点,相比于词频统计聚类算法,更适合应用于微博分析中的主题识别环节。
- 毕凌燕王腾宇左文明
- 关键词：实证研究
- 基于微博传播信息流的微博效果评价模型及实证研究被引量：20
- 2013年
- 基于用户行为视角,根据微博传播信息流,结合PageRank算法思想和用户行为权值,提出一种评价企业微博博文营销效果的量化方案。以当当网发布的微博博文及其转发与评论作为研究样本,依据评价方案筛选出营销效果排名前八的博文并作进一步分析,进而给出提升企业微博运营效果的策略建议。实验结果表明并不是博文转发数越多,营销效果就越好;互动影响力大的用户进行博文转发能够有效提升企业的微博营销效果。
- 毕凌燕张镇鹏左文明
- 关键词：信息流
- 基于微博情绪信息的股票市场预测被引量：55
- 2015年
- 行为金融理论的研究表明,股票投资者在进行投资决策时,容易受到自身的因素如情绪与心理因素的影响。以行为金融理论为依据,作出基本假设:微博情绪信息反映的社会整体情绪倾向能够影响并预测股票市场整体价格走势的变化。实证过程包括抓取新浪微博数据并进行预处理,生成情绪倾向时间序列,通过格兰杰因果关系检验上证指数时间序列与情绪倾向时间序列间的相关关系,建立支持向量机模型预测股票市场价格的变化来验证假设的正确性。实验结果显示加入微博情绪信息的预测模型能够获得更高的准确率,进而证明了本文所作假设的正确性。
- 黄润鹏左文明毕凌燕
- 关键词：行为金融理论情感计算股价预测支持向量机
