本文關(guān)鍵詞：基于金融微博情感與傳播效果的股票價(jià)格預(yù)測(cè)

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【摘要】：目前對(duì)微博情緒與金融預(yù)測(cè)之間關(guān)系的研究多數(shù)停留于諸如模式識(shí)別、語(yǔ)義分析、情感挖掘等文本挖掘技術(shù),而較少研究微博情感傳遞過(guò)程。以金融微博文本情感挖掘和語(yǔ)義分析為基礎(chǔ),對(duì)相關(guān)的股票價(jià)格曲線進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)分析,包括對(duì)微博信息轉(zhuǎn)播模型的研究和對(duì)微博情緒預(yù)測(cè)模型的研究。首先通過(guò)分析微博轉(zhuǎn)播過(guò)程中的多個(gè)因素,包括轉(zhuǎn)發(fā)情緒吸收、微博內(nèi)容影響力、微博作者影響力、微博發(fā)布時(shí)間等,對(duì)模型自身進(jìn)行擬合效果優(yōu)化。其次,針對(duì)認(rèn)證和非認(rèn)證用戶分類(lèi)分析,并加入了轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)的對(duì)其的再度影響,發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型不同轉(zhuǎn)發(fā)的用戶對(duì)于股市曲線的影響滯后期不同。最后,在針對(duì)股市曲線變化的不同時(shí)期,對(duì)模型的擬合效果進(jìn)行分析。給定金融市場(chǎng)某一特定關(guān)鍵詞,采集了500,000多條金融微博及其相關(guān)用戶信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新集成模型表現(xiàn)強(qiáng)于簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,而且是否為認(rèn)證用戶以及微博轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)對(duì)微博滯后期的影響有所不同。此外,新模型的擬合效果,在股市上升期模型的擬合效果最好,下降期次之,平穩(wěn)振蕩期效果最差。
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 微博 情感挖掘 傳播效果 股票 預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71571183) 教育部人文社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(12YJA630046)
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;TP391.1
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1389.N.20161108.1031.002.html0引言微博(Weibo),即微博客(Micro-blog),是一個(gè)基于用戶關(guān)系信息分享、傳播以及獲取的平臺(tái)。相比傳統(tǒng)博客,微博是一個(gè)碎片化的信息集合,更注重信息的時(shí)效性和隨意性,更能表達(dá)出博主每時(shí)每刻的，

本文編號(hào)：568560