基於網絡大數據的社會經濟監測預警研究 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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許偉 著

圖書標籤:

• 網絡大數據
• 社會經濟監測
• 預警模型
• 數據挖掘
• 社會發展
• 經濟安全
• 風險評估
• 決策支持
• 情報分析
• 輿情分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030472816

版次：1

商品編碼：12294855

包裝：精裝

叢書名： 公共安全應急管理叢書

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：253

字數：338000

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於網絡大數據的社會經濟監測預警研究》針對網絡大數據具有時效性強、分布範圍廣的特點，提齣一個基於網絡大數據的社會經濟監測預警的研究框架，對網絡大數據進行深入分析和挖掘，在此基礎上就社會轉型中的社會經濟關鍵指標進行實時監測和智能預測，為政府和相關管理部門提供有效的分析工具與決策支持。
　　《基於網絡大數據的社會經濟監測預警研究》結構完整，思路清晰，語言流暢，是網絡大數據應用於社會經濟預測的首本專著，同時也是大數據分析和監測預警等相關領域不可多得的一本體係性參考書。
　　《基於網絡大數據的社會經濟監測預警研究》可供從事預測科學、監測技術和大數據應用研究的科研人員，政府有關決策和管理部門的工作人員，金融公司、電子商務企業等的從業人員參考，也可供高等院校管理學院、信息學院、金融學院等相關專業的師生閱讀。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 社會經濟監測預警研究意義
1．2 社會經濟監測預警國內外發展現狀
1．3 社會經濟監測預警研究發展動態分析
1．4 本書的技術路綫
1．5 本書的內容結構
1．6 本書的特色與創新

第2章 網絡大數據挖掘
2．1 數據挖掘概述
2．2 大數據概述
2．3 網絡大數據
2．4 網絡大數據挖掘
2．5 網絡大數據挖掘技術

第3章 基於網絡大數據監測預警的一般框架
3．1 引言
3．2 社會經濟監測預警的一般框架
3．3 基於網絡大數據的社會經濟監測預警關鍵科學問題
3．4 本章小結

第4章 基於網絡搜索數據的失業率預測研究
4．1 引言
4．2 基於網絡搜索數據的失業率預測建模
4．3 實證分析
4．4 本章小結

第5章 基於網絡搜索數據的流行性感冒預測研究
5．1 引言
5．2 流感預測的數據挖掘方法
5．3 基於網絡搜索信息的流感預測
5．4 實證分析
5．5 本章小結

第6章 基於網絡新聞的混閤模型的CPI預測
6．1 引言
6．2 方法介紹
6．3 混閤模型的建立
6．4 實證分析
6．5 本章小結

第7章 基於雙語本體的匯率預測
7．1 引言
7．2 基於雙語本體網絡挖掘方法的外匯預測建模
7．3 實證分析
7．4 本章小結

第8章 基於網絡新聞的國際原油價格預測模型研究
8．1 引言
8．2 基於網絡新聞的國際原油價格預測建模
8．3 實證分析
8．4 本章小結

第9章 基於網絡信息傳導機製的黃金期貨市場價格聯動模型研究
9．1 引言
9．2 媒體源與媒體因素
9．3 黃金期貨信息傳導機製
9．4 本章小結

第10章 房地産價格指數預測研究
10．1 引言
10．2 數據挖掘方法介紹
10．3 房地産價格預測建模
10．4 實證分析
10．5 本章小結

第11章 基於評論的主體模型的電子商務銷售量預測研究
11．1 引言
11．2 數據分析方法介紹
11．3 銷售量預測模型建立
11．4 實證分析
11．5 本章小結

第12章 基於網絡大數據的住宿行業監測預警研究
12．1 引言
12．2 統計方法與數據獲取技術
12．3 監測預警建模方案
12．4 監測預警實證分析與評價
12．5 本章小結

第13章 基於網絡大數據的餐飲市場景氣指數編製
13．1 引言
13．2 景氣指數
13．3 網絡數據
13．4 本章小結

第14章 基於網絡新聞的股票市場預測
14．1 引言
14．2 基於新聞的股票市場預測背景知識概述
14．3 預測建模過程及結果
14．4 本章小結

第15章 基於多源媒體信息的股票市場預測
15．1 引言
15．2 股票預測方法現狀
15．3 網絡新聞可預測性分析
15．4 數據分析技術基礎
15．5 預測模型構建及流程
15．6 預測模型設計與實驗結果分析
15．7 本章小結

第16章 基於眾包的社會媒體情感分析研究
16．1 引言
16．2 國內外情感分析研究現狀和發展趨勢
16．3 數據的獲取和處理
16．4 情感智能分類算法
16．5 實證分析
16．6 本章小結

第17章 基於數據挖掘的金融微博情感分析研究
17．1 引言
17．2 金融微博情感模型構建
17．3 實證分析
17．4 本章小結

第18章 基於微博情感的股市預測
18．1 引言
18．2 基於微博情感的股市預測建模
18．3 實證分析
18．4 本章小結

第19章 基於微博用戶的股市預測
19．1 引言
19．2 集成學習理論背景
19．3 預測模型構建
19．4 實證分析
19．5 本章小結

第20章 基於網絡視頻的股市預測
20．1 引言
20．2 網絡內容挖掘方法介紹
20．3 基於網絡視頻的股市預測模型構建
20．4 實證分析
20．5 本章小結

第21章 基於網絡信息的股票自動交易係統
21．1 引言
21．2 股票自動交易方法介紹
21．3 基於網絡信息的股票拐點預測建模
21．4 交易策略
21．5 網絡情感指標對實驗結果的影響
21．6 本章小結

第22章 基於網絡大數據的社會經濟監測預警研究總結與展望
參考文獻

前言/序言

　　目前，我國正處於社會經濟的轉型期，在社會經濟快速發展的同時也存在著風險和挑戰，如何進行風險管理、防止突發事件對社會經濟造成衝擊，是社會經濟發展的一個重大課題。社會經濟穩定與否可以通過關鍵社會經濟指標去判斷、分析，以對社會經濟進行監測預警，為社會經濟穩定健康運行提供科學閤理的決策支持。隨著信息技術的不斷發展，社會經濟突發事件能夠在網絡上快速傳播，對社會經濟運行産生一定的影響。對社會經濟進行實時監測預警，必然會為風險規避提供有力支持，實時把握經濟發展狀況，盡早發現經濟運行中的問題，及時對政策方嚮糾偏，是一個既閤理又必要的選擇。
　　然而，在當前經濟全球化和信息産業飛速發展的形勢下，傳統的社會經濟數據統計與分析方法顯得力不從心，在實時性和準確性上暴露齣許多不足。在這樣的形勢下，需要有新的工具對社會經濟走勢進行更精細的刻畫和建模，為社會經濟運行勾畫齣一幅簡明的過程圖，用數據揭示經濟運行的真實現狀和發展趨勢，避免不必要的社會矛盾和經濟損失。社會經濟實時監測預警已成為學術界研究的一個熱點和實業界關注的一個焦點問題，在這一背景下，本書提齣一個大數據分析研究框架，對社會經濟監測預警進行深入的研究，並將其運用於社會、經濟和金融等領域。
　　本書從理論上提齣瞭基於網絡大數據的社會經濟監測預測理論與方法，可以為社會經濟實時監測與智能預測提供瞭有效工具和決策支持，是大數據分析應用於社會經濟監測預警領域的首本專著。同時，本書在應用中將大數據分析落到實處，給齣瞭麵嚮社會經濟監測預警的應用實例，取得瞭較好的應用效果，錶明大數據分析在社會經濟領域大有可為。
　　本書是筆者和筆者近幾年來指導的研究生和高年級本科生的研究成果的結晶，這些學生包括程成、袁慧、張黛玲、林娜娜、張利寬、王小寜、王軼博、孫道元、劉已銚、蔣冰、李拓、劉令宇、呂思琦、張濤、王佳倩、楊遠博、秦宇泉、馬步雲等，感謝他們！同時，本書的研究工作得到瞭國傢自然科學基金（71001103，91224008，91324015）、教育部人文社會科學研究規劃基金（14YJA630075，15YJA630068）、北京市社會科學基金（13JGB035）和北京市科技新星（2131101000413058）的資助。
　　本書在寫作過程中得到瞭許多同行與朋友的鼓勵、支持與幫助，包括清華大學的範維澄院士、張輝教授、劉奕副教授、楊銳副教授，中國人民大學的杜小勇教授、梁循教授、孟小峰教授、文繼榮教授、左美雲教授、付虹蛟副教授、蔣洪迅副教授、王明明副教授、孫彩虹副教授、杜忠朝老師，香港城市大學的馬建教授、RaymondLau副教授，中國科學院的汪壽陽研究員、郭旦懷副研究員，北京化工大學的餘樂安教授、湯玲副教授，悉尼科技大學的張成奇教授，紐約州立大學的孟衛一教授等，在此一並緻謝！此外，還要特彆感謝科學齣版社經濟管理分社馬躍先生以及本書責任編輯李莉女士的鼓勵、幫助和支持。
　　最後，本書獻給我的父母、妻子和剛齣生的女兒，是他們一直以來的默默支持與幫助，纔使得本書得以完成，感謝他們！
　　由於本書研究的是一個嶄新的領域，研究的時間角度、研究的深度和廣度有待進一步提高，書中難免存在不足之處，懇請領域專傢和廣大讀者批評指正。

《城市脈搏：基於海量數字足跡的社會經濟動態洞察》 一、 研究背景與時代呼喚 信息技術的爆炸式發展，特彆是互聯網的普及和移動通信的廣泛應用，以前所未有的速度和規模産生瞭海量的數字信息。這些信息，如同城市跳動的脈搏，記錄著個體行為、社會互動、經濟活動以及環境變化的點點滴滴。我們生活在一個數據驅動的時代，數字足跡遍布生活的每一個角落，從綫上購物的消費記錄，到社交媒體上的觀點錶達，再到齣行導航的軌跡信息，無不蘊含著深刻的社會經濟規律。 然而，傳統的社會經濟監測體係，往往依賴於周期性、抽樣式的統計調查，信息滯後、覆蓋麵有限，難以實時、全麵地反映瞬息萬變的社會經濟狀況。尤其是在麵對突發事件、經濟波動或社會轉型時期，滯後的數據可能導緻決策失誤，錯過最佳乾預時機，甚至引發更大的風險。因此，如何有效挖掘和利用這些新興的、海量的數字信息，構建一套更加敏捷、精準、高效的社會經濟監測與預警體係，已成為當前學術界和政策製定領域的重要課題，也是應對復雜社會經濟挑戰的時代呼喚。 二、 研究內容與核心創新 本書《城市脈搏》正是基於這樣的時代背景和研究需求，聚焦於如何利用網絡大數據這一新興資源，對社會經濟運行狀態進行實時、動態的監測，並在此基礎上構建有效的預警機製，為科學決策提供有力支撐。本書的研究核心在於，將分散、零散的網絡大數據進行匯聚、清洗、分析，從中提煉齣具有代錶性的社會經濟指標，並探索大數據與傳統經濟社會理論的融閤路徑。 1. 大數據來源與整閤： 本書首先係統梳理瞭可用於社會經濟監測的各類網絡大數據源，包括但不限於： 網絡搜索行為數據： 分析用戶對特定商品、服務、政策、事件的搜索熱度，反映公眾關注焦點、市場需求變化及潛在的社會情緒。 電子商務交易數據： 監測商品銷量、價格波動、消費品類、交易區域等，揭示消費趨勢、市場活力以及區域經濟差異。 社交媒體信息： 抓取用戶發布的內容、評論、點贊、轉發等，分析輿論導嚮、社會情緒、突發事件的傳播擴散，以及特定群體（如青年、老年）的關注熱點。 位置服務與齣行數據： 分析人口流動、交通擁堵、商業區域人流量等，反映經濟活動的區域分布、居民生活模式以及城市運行效率。 網絡新聞與政策文本： 監測新聞報道的關注度、傳播速度，以及政府政策的發布與解讀，分析政策影響力和公眾認知。 招聘與求職信息： 分析行業需求、薪資水平、崗位供需等，反映勞動力市場動態和産業發展趨勢。 在綫評價與口碑數據： 監測企業、産品、服務的用戶反饋，反映市場滿意度、産品質量以及行業聲譽。 本書著重探討瞭如何剋服大數據采集的挑戰，如數據格式不統一、信息噪聲乾擾、隱私保護等問題，提齣瞭高效的數據清洗、預處理和整閤方法，構建瞭一個能夠容納、處理海量異構數據的統一數據平颱。 2. 社會經濟指標的構建與提取： 基於海量網絡大數據，本書創新性地提齣瞭一係列能夠實時反映社會經濟運行狀態的“大數據指標”。這些指標是對傳統統計指標的補充與拓展，其特點在於： 實時性： 能夠分鍾級、小時級甚至秒級更新，捕捉經濟活動和輿論的即時變化。 精細化： 能夠細化到區域、行業、甚至用戶群體層麵，提供更具針對性的洞察。 關聯性： 能夠挖掘不同維度數據之間的內在聯係，揭示復雜社會經濟現象的驅動因素。 例如，本書可能構建“城市消費活力指數”、“行業景氣度風嚮標”、“社會情緒晴雨錶”、“就業市場溫度計”等。這些指標不再僅僅依賴滯後的官方統計，而是通過對網絡行為的量化分析，更敏銳地捕捉經濟的“微觀脈動”和社會的“情緒波動”。 3. 監測與預警模型的設計： 本書的核心亮點在於，將上述構建的“大數據指標”作為輸入，設計和開發一係列先進的監測與預警模型。這些模型融閤瞭機器學習、深度學習、時間序列分析、復雜網絡理論等多種先進方法。 異常檢測模型： 通過學習正常社會經濟運行模式，及時發現偏離常態的異常波動，如突發性消費下滑、異常的社會輿論聚集等。 趨勢預測模型： 利用曆史數據和實時數據，預測未來一段時間內社會經濟發展的趨勢，如特定行業的增長潛力、消費市場的季節性變化等。 風險評估模型： 綜閤多個大數據指標，評估潛在的經濟風險、社會風險，如金融風險、就業風險、群體性事件風險等。 因果分析模型： 嘗試通過大數據分析，探究不同因素之間的因果關係，理解社會經濟現象發生的內在邏輯，為政策乾預提供科學依據。 本書強調模型的魯棒性和可解釋性，力求在預測的準確性與模型的透明度之間取得平衡，確保模型的應用價值。 4. 應用場景與實踐價值： 本書的研究成果具有廣泛的應用前景，能夠為政府部門、行業協會、企業以及科研機構提供強有力的決策支持。 宏觀經濟監測與調控： 幫助政府實時瞭解經濟運行態勢，精準識彆經濟下行或過熱的風險，為宏觀調控政策的製定提供數據支撐。 區域經濟發展規劃： 監測不同區域的經濟活力、産業結構、人口流動等，為區域協調發展和産業布局提供依據。 産業政策製定與評估： 實時跟蹤特定産業的發展動態、市場需求、技術創新等，為産業政策的製定、調整和效果評估提供參考。 社會風險預警與管理： 監測社會情緒、輿論導嚮、突發事件傳播，提前識彆潛在的社會不穩定因素，為社會治理提供預警。 企業經營決策： 幫助企業洞察市場趨勢、消費者需求、競爭對手動嚮，優化産品策略、營銷推廣和風險管理。 三、 研究特色與理論貢獻 《城市脈搏》的研究特色體現在以下幾個方麵： 創新性地將分散的網絡大數據轉化為可量化的社會經濟洞察： 解決瞭大數據“體量大、種類多、價值密度低”的難題，賦予瞭海量數據以決策價值。 構建瞭跨學科的理論框架： 融閤瞭信息科學、經濟學、社會學、統計學等多個學科的知識，形成瞭一套獨特的研究範式。 注重理論與實踐的結閤： 不僅探討瞭方法論，還展示瞭實際應用案例，強調研究成果的可操作性。 前瞻性地預見瞭大數據在社會經濟領域應用的巨大潛力： 為未來社會經濟監測和預警體係的發展提供瞭新的方嚮。 在理論貢獻上，本書在以下幾個方麵有所突破： 拓展瞭社會經濟指標的內涵與外延： 創造性地定義瞭一係列“大數據指標”，豐富瞭社會經濟監測的工具箱。 深化瞭對社會經濟運行規律的認識： 通過對海量數據的挖掘，揭示瞭以往難以察覺的社會經濟現象的復雜關聯和動態演化規律。 為社會經濟係統建模提供瞭新思路： 引入大數據作為模型輸入，使得模型能夠更全麵、更實時地反映現實係統的復雜性。 推動瞭“數字治理”和“智慧城市”建設的理論發展： 為利用數字技術提升社會經濟治理能力和城市管理水平提供瞭堅實的理論基礎。 四、 結語 《城市脈搏：基於海量數字足跡的社會經濟動態洞察》是一項具有前瞻性和實踐意義的研究。它不僅為我們提供瞭一套分析和理解復雜社會經濟現象的全新視角和強大工具，更重要的是，它為我們構建一個更敏捷、更智能、更具韌性的社會經濟運行體係提供瞭可能。在數據洪流奔湧的今天，理解和駕馭這些數字足跡，將是洞察城市脈搏、把握發展規律、應對未來挑戰的關鍵所在。本書希望通過深入的研究和嚴謹的論證，為這一偉大進程貢獻一份綿薄之力。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本厚重的書稿，最直觀的感受是作者在方法論上的那種近乎偏執的嚴謹與創新。它絕非一本堆砌術語的教科書，而是一份嚴謹的學術探索日誌。書中對於非結構化文本數據（比如社交媒體評論和新聞報道的情感極性分析）如何被轉化為可量化的經濟指標，其過程的細緻程度令人驚嘆。我注意到作者花瞭大量篇幅來論證數據清洗、降噪以及特徵工程的必要性，這錶明作者深刻理解“垃圾進，垃圾齣”的鐵律。不同於那些隻停留在概念層麵的研究，這裏的每一項指標的構建都附帶著清晰的統計學假設和潛在的誤差來源分析。這種透明度和可復現性，極大地增強瞭論證的說服力。對於那些希望將前沿計算科學應用於社會科學領域的實踐者來說，這本書提供瞭一個近乎完美的藍圖——如何在保持學術批判性的同時，擁抱大數據帶來的機遇。它成功地搭建瞭一座連接純粹理論與復雜現實的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它不像傳統的學術專著那樣闆著麵孔，而是充滿瞭對現實世界問題的關懷與緊迫感。作者似乎總是在追問：我們如何纔能更早地發現那些潛藏在數據深處、可能引發係統性風險的早期信號？書中對於“預警”機製的設計，並非那種單一維度的模型，而是集閤瞭多源異構數據的時間序列分析。我特彆欣賞其中關於“異常檢測”的章節，它不僅描述瞭技術實現，更深入地探討瞭錯誤警報（False Positives）與漏報（False Negatives）在社會政策製定中可能造成的實際危害。這是一種高度的責任感體現。閱讀時，我腦海中不斷浮現齣過去幾次全球金融危機前夕的景象，如果當時能有這樣一套實時監測體係，曆史是否會被改寫？這種強烈的曆史反思與未來導嚮的結閤，使得這本書不僅僅是一份學術成果，更像是一份麵嚮決策者的行動指南，其文字中蘊含著一種深沉的憂患意識。

評分☆☆☆☆☆

這部著作的開篇便以一種近乎史詩般的筆觸，勾勒齣信息洪流席捲全球的宏大圖景。作者沒有陷入對技術細節的冗餘描述，而是巧妙地將宏觀經濟學的理論框架與最新的數據獲取手段相結閤，構建瞭一個觀察社會脈動的新型透鏡。我尤其欣賞其對“數據鴻溝”現象的深刻洞察，不僅僅停留在技術層麵，更上升到瞭社會公平與結構性不平等的探討。書中引用的案例，從新興市場的消費信心波動到成熟經濟體的勞動力市場僵化，都以一種令人信服的邏輯鏈條串聯起來，仿佛帶領讀者親身走過一個個關鍵的經濟拐點。閱讀過程中，我仿佛站在一個高聳的瞭望塔上，俯瞰著由無數散點數據編織而成的復雜社會肌理。它挑戰瞭傳統統計學方法的滯後性，預示著未來政策製定的速度必須與信息反饋的實時性相匹配，這種前瞻性的思考，在當前的學術圈中是相當罕見的。這本書無疑為我們理解復雜適應係統中的經濟行為提供瞭一個極具啓發性的、跨學科的視角。

評分☆☆☆☆☆

從文學性角度審視，這本書的結構組織堪稱教科書級彆，邏輯推進如同精密的瑞士鍾錶。它沒有采用綫性敘事，而是圍繞著“識彆-分析-預測-乾預”四個核心環節進行螺鏇式上升的探討。作者在闡述技術原理時，運用瞭大量精妙的類比，幫助非專業讀者迅速理解復雜的算法思想，比如將貝葉斯網絡比作一個不斷修正的世界觀，將混沌理論應用於經濟周期的不可預測性。這種化繁為簡的能力，極大地拓寬瞭該書的潛在讀者群。更令人稱道的是，它對數據的“社會維度”的挖掘。它揭示瞭經濟現象往往是群體情緒和集體行為的投影，網絡大數據恰恰提供瞭觀察這些微觀互動的窗口。全書的行文流暢自然，學術的深度與錶達的廣度達到瞭一個罕有的平衡點，讀起來既有智力上的挑戰，又不失閱讀的愉悅感，真正做到瞭雅俗共賞。

評分☆☆☆☆☆

這部作品帶給我的最大啓發在於，它重新定義瞭“洞察力”的內涵。在過去，洞察力往往意味著憑藉經驗和直覺來把握市場情緒；而現在，作者展示瞭如何通過係統性的、可量化的手段來“製造”洞察力。書中對特定國傢或地區在特定時間窗口內，通過多維度數據疊加所揭示齣的微妙的結構性變化，分析得入木三分。這些變化，如果僅依賴傳統的月度或季度報告，是絕對無法被捕捉到的。我特彆關注瞭作者提齣的“反饋閉環”概念，即預警信號不僅僅是輸齣，還必須能夠反過來影響數據源的行為主體，形成一個自我修正的係統。這種辯證的思維方式，使得本書超越瞭一般的描述性研究，邁入瞭規範性和乾預性的前沿領域。它提供瞭一種看待現代社會運行機製的全新範式，讓人深思：當信息以光速流動時，人類社會的治理結構該如何進化纔能跟上這種速度？