网络搜索指数与汽车销量关系研究——基于文本挖掘的关键词获取

网络搜索数据是消费者在信息搜集和购买决策过程中真实足迹的反映,对了解消费者购买需求具有重要价值。本文运用与现有研究不同的关键词获取方法,以我国汽车市场为背景,研究网络搜索数据与销量之间的关系。首先,确定网络搜索数据的关键词,主要运用了文本挖掘技术,具体而言：①对抓取的汽车论坛文本进行Jieba分词;②利用Word2vec模型把分词结果转化为向量空间模型形式;③结合TF-IDF算法和余弦相似度算法确定关键词。然后,基于108个月的长面板数据,建立网络搜索与汽车销量的固定效应模型。最后,采取滚动窗口的方式预测最近12个月的汽车销量。实证结果显示：网络搜索与汽车销量之间存在长期均衡关系,回归模型可以解释76%的方差;网络搜索数据有助于预测我国汽车销量。     

网络嵌入性对联合风险投资信息优势的影响

本文将网络嵌入性理论的结构嵌入性观点与关系嵌入性观点纳入到统一的研究框架内,基于我国2000-2013年联合风险投资数据,对联盟领导者投资比例与联盟成员网络嵌入性的关系进行量化研究,以探索网络嵌入性对联合风险投资信息优势的影响。研究表明:在我国经济转型背景下风险投资市场发展的初始阶段,联合风险投资中的领导者可通过网络位置获取较好的信息搜索能力,以增强联合投资的信息优势,而跟从者普遍缺乏此能力,但依靠跟从者内部"领头羊"的异质性信息资源以及与投资对象之间的信息共享关系可以强化相应的信息搜索优势;此外,联合投资规模的增加也有助于弥补投资信息缺口。     

大数据环境下网络舆情信息交互模型研究

[目的/意义]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。     

基于查准率的网页信息搜索技术研究分析

随着网络的发展,如何提高网页信息搜索的查准率成为研究的热点。通过对基于标记的网页信息搜索技术、基于元搜索的网页信息搜索技术、以及基于爬虫的网页信息搜索技术在查准率方面的研究进行了分析,并对其未来发展趋势进行了讨论。     

网络搜索关键词时序变化特征研究*--以H7 N9禽流感关键词实验为例

利用网络搜索关键词的搜索量变化来分析和预测相关事物发展趋势是一种逐渐被广泛关注的研究领域。提出网络搜索关键词时序变化特征包括领先、同步和滞后三种特征。通过采集搜索网站关键词的搜索量数据,针对分析预测对象进行时差相关分析,可以识别出相关关键词时序变化特征。通过H7 N9禽流感关键词时序变化特征识别实验,说明该方法的可行性。     

信息觅食视角的学术信息探索式搜索行为特征研究

【目的/意义】网络的发展使学术信息的获取行为发生了改变,学术信息搜索是典型的探索式搜索,运用信息 觅食理论分析学术信息探索式搜索行为已成为搜索行为特征研究的新角度。【方法/过程】从信息觅食视角构建了 学术数据库搜索行为模型,通过设计特定主题的学术搜索任务开展实验,录屏记录用户的信息斑块选择、菜单选 择、信息线索识别等行为数据,通过统计分析揭示学术信息探索式搜索行为的特征。【结果/结论】中文学术数据库 是学术信息搜索的首选信息斑块,相关文献变少导致数据库斑块切换。主题、篇名和关键词是常见的搜索途径,三 者之间的转移也最常见。用户根据标题、摘要和全文判断搜索结果的相关性。序化信息、视觉信息和文献引用是 能够有效识别的信息线索。搜索结果受多方面因素的影响。     

网购消费者信息搜索模式研究

基于网络购物的消费者,通过对已有的信息搜索研究的汇总和归纳,构建消费者网络信息搜索模型,详细的介绍模型中的4个细分部分,并阐述影响消费者网络信息搜索的因素。     

爬虫技术在大数据领域中的应用分析

在物联网技术迅速发展的背景下,网络数据呈现出爆炸式增长,对数据的应用需要在大量数据中记性挖掘搜索,搜索引擎结合这一需求就应运而生,不只是搜索数据信息,还要帮助人们找到需要的结果被人们所应用。信息数据的处理就需要爬虫技术加以应用来收集网络信息,基于此,本文先就爬虫技术的类型和发展趋势加以阐述,然后就大数据领域中爬虫技术实际应用方法详细探究,希望能从理论的研究下,为爬虫技术的应用推广起到促进作用。     

论非文献经济信息搜索的技术支持

从多方面探讨了非文献经济信息搜索的软、硬件技术支持,指出它是社会发展的必然产物,并预测该技术在非文献经济研究信息中应用将产生的社会效应。     

基于眼动追踪的用户感知预测模型研究

[目的/意义]信息搜索过程中,相关信息感知是用户顺利完成任务的前提,也是用户搜索满意度的重要决定性因素;眼动数据为相关信息感知判断提供了客观依据。基于眼动追踪数据预测用户的相关信息感知可为用户提供针对性的信息服务,也可为检索系统或文本阅读辅助系统服务提升提供依据。[方法/过程]采用实验法收集了24名研究生利用目录导航系统完成不同搜索任务过程中的眼动数据,依据用户的眼动状态将用户分为感知用户与未感知用户,并进一步挖掘出表征用户感知状态的眼动行为指标。为探索不同阶段眼动行为指标带来的用户感知预测差异性,利用逻辑回归分析分别建立搜索初始阶段及全过程用户感知预测模型,并基于基线模型评估模型的性能。[结果/结论]用户搜索初始阶段眼动行为与全过程搜索的眼动行为存在差异,且对于简单任务初始阶段眼动数据预测用户感知效果最好,而复杂问题则利用全程数据进行预测效果较优。     

基于预测有效度的组合预测模型研究

本文基于预测方法有效度的概念，建立了改进组合预测模型，并给出其线性规划的解法。该模型具有计算简便的特点，而且具有可比性，能反映不同时间序列预测方法有效性。     

基于BP_Adaboost模型的燃气短期负荷预测

针对神经网络在非数学模型预测中所面临的3个主要问题,提出了一种基于BP_Adaboost算法的预测模型对燃气负荷进行短期预测。预测结果表明,该模型与BP神经网络相比,不但提高了预测精度和泛化能力,而且更能满足具有非线性、时变性和不确定性的负荷预测的需要,具有较好的应用前景。     

基于密度算子的组合预测方法

考虑到单项预测方法在不同时刻预测准确性的差异,提出了一种基于密度算子的组合预测方法.该方法的核心思想是利用样本区间内单项预测方法的预测准确性对预测值聚类;然后基于密度算子的思想对单项预测法集结,得到一种新的组合预测模型;在此基础上,基于预测值和相应观察值误差最小的思想确定单项预测法的加权系数.该模型充分利用了样本区间内单项预测法的预测准确性,因而预测值具有较高的准确性.最后,给出一个实例,并对其结果进行比较分析,证明了该组合预测模型的有效性.     

四川省成品油和天然气需求预测

本文收集了四川省及国内外能源消费和国民经济发展等有关指标的大量历史数据,在此基础上,分析了四川省能源终端消费构成,并采用部门分析法、GDP能源终端消费单耗类比法、回归分析、灰色预测、神经网络预测等多种预测方法建模,预测了四川省2010年和2020年能源终端消费量,然后经加权平均各种预测方法的预测值,确定四川省2010年和2020年能源终端消费量分别为9 738.94×10⁴t标准煤和19572.60×10⁴t标准煤。再根据该预测值,采用各种能源消费比重分析,预测了四川省2010年和2020年成品油和天然气需求量。最后对成品油和天然气进行了供需平衡分析,并根据分析结果对四川省今后能源建设提出了合理建议。论文为四川省“十一五”能源规划提供了有力的数据支撑。另外,本文历时几个月艰辛收集的四川省及国内外经济发展和能源生产与消费的大量历史数据,对做同类研究的组织和个人都有十分重要的参考价值。     

中国西部地区能源分析及预测

西部地区是我国能源资源富集区,也是重要的能源战略接替区。从分析西部地区能源的基本概况入手,对西部地区的能源生产总量和能源消费总量进行预测,并分析其对西部地区经济发展的影响,进而说明西部地区能源消费总量对经济增长的影响大于能源生产总量对经济增长的影响。     

基于多Agent技术的财务预测系统研究

针对现有财务预测系统存在的智能性、适应性方面的不足,将人工智能领域的多Agent技术引入系统设计,构建出基于多Agent的财务预测系统总体结构,并对系统中各Agent间通信机制进行了设计,提高了系统的智能性和环境适应能力,同时解决了财务预测系统在分布式环境下获取异构平台财务信息的问题。     

时序与回归预测方法比较研究

基于神经网络的时序和回归预测方法,对同一数据建立BP、RBF神经网络及小波神经网络(WNN)模型,分别采用两种方法预测,比较实验结果,指出各自的优点和存在的问题。仿真实验表明回归预测法高于时序预测精度,但回归预测法要求一定规模的数据且规律性好,它需提供各影响因子数据才能进行并行递推预测;时序预测一般精度较差,但数据采集方便,其可行性和实用性好,适用于数据信息少的环境等特点。     

程序化自动选择预测模型的一种思路

在预测活动中合理选择预测的模型，既是预测成功的关键，也是预测过程中最感困难的一步。对于企业经营管理活动迫切需要的预测技术，难以广泛普及的因素之一就是预测模型能否科学、合理的选择。利用计算机软件程序化的自动选择预测的模型，进而做到科学的智能化预测，是实现这一目标的一个突破点。本文是在这个方面的一个尝试和努力。     

准确把握电力负荷发展规律切实做好电力负荷预测工作

基于电力负荷预测的方法,综合分析了经济发展水平、人民生活水平、电力消费结构和气温气候等主要因素对电力负荷预测的影响。结合新疆电力负荷预测的特点,提出做好新疆电力负荷N~,l-z-作的几点建议。为避免因电力负荷预测误差过大造成严重后果,准确把握电力负荷发展规律,提高电力负荷预测准确率水平,提升电力负荷预测的专,Jk4Jc水平,本文在基础数据准确性、数据库完备性、降低大用户电力负荷波动影响和完善电力负荷预测管理水平等方面进行了详细的阐述。     

基于IRD的前沿技术预测总体思路研究

设计前沿技术预测总体思路是开展前沿技术预测的重要基础和前提条件。文章分析了前沿技术预测主要作用和特点,研究了前沿技术预测概念和目标,提出了"识(Identity)-研(Research)-决(Decision)"前沿技术预测总体思路,详细描述了前沿技术识别、研判和决策的方法和步骤,分析了由构建技术树、确定重点和精准跟踪等组成的前沿技术识别初步思路,构建了基于"技术概率+技术影响"的前沿技术研判矩阵,提出了前沿技术决策的初步思路。研究结论可为科学实施前沿技术预测工作提供理论参考和借鉴。