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 2024

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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。
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