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| 贝叶斯视角下社交媒体数据的挖掘与应用研究 | |
| 作者单位： | ;1.北京工业大学经济与管理学院;2.印第安纳州立大学信息与计算机学院 |
| 摘 要： | 基于MCMC算法,实现了状态空间模型和贝叶斯先验下的变量选择模型的迭代过程,分别解决了对CCI的时间及季节性趋势的估计问题和对社交媒体的信息挖掘问题,进而拟合了中国消费者信心指数。结果表明,社交媒体的信息挖掘可以在一定程度上成为测算CCI的一种新方法。研究还发现:中国CCI随时间有缓慢下降的趋势;中国消费者信心总会在新年前较低而新年过后更高;从大众的社交媒体行为来看,人们对于中国当前的经济运行和经济前景抱有一定的消极情绪。 |
| 关 键 词： | 消费者信心 谷歌趋势 马尔科夫链蒙特卡洛模拟 状态空间 变量选择模型 |
Mining and Modeling Social Media Data Based on Bayesian Theory |
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