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内容简介

　　《基于网络大数据的社会经济监测预警研究》针对网络大数据具有时效性强、分布范围广的特点，提出一个基于网络大数据的社会经济监测预警的研究框架，对网络大数据进行深入分析和挖掘，在此基础上就社会转型中的社会经济关键指标进行实时监测和智能预测，为政府和相关管理部门提供有效的分析工具与决策支持。
　　《基于网络大数据的社会经济监测预警研究》结构完整，思路清晰，语言流畅，是网络大数据应用于社会经济预测的首本专著，同时也是大数据分析和监测预警等相关领域不可多得的一本体系性参考书。
　　《基于网络大数据的社会经济监测预警研究》可供从事预测科学、监测技术和大数据应用研究的科研人员，政府有关决策和管理部门的工作人员，金融公司、电子商务企业等的从业人员参考，也可供高等院校管理学院、信息学院、金融学院等相关专业的师生阅读。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 社会经济监测预警研究意义
1．2 社会经济监测预警国内外发展现状
1．3 社会经济监测预警研究发展动态分析
1．4 本书的技术路线
1．5 本书的内容结构
1．6 本书的特色与创新

第2章 网络大数据挖掘
2．1 数据挖掘概述
2．2 大数据概述
2．3 网络大数据
2．4 网络大数据挖掘
2．5 网络大数据挖掘技术

第3章 基于网络大数据监测预警的一般框架
3．1 引言
3．2 社会经济监测预警的一般框架
3．3 基于网络大数据的社会经济监测预警关键科学问题
3．4 本章小结

第4章 基于网络搜索数据的失业率预测研究
4．1 引言
4．2 基于网络搜索数据的失业率预测建模
4．3 实证分析
4．4 本章小结

第5章 基于网络搜索数据的流行性感冒预测研究
5．1 引言
5．2 流感预测的数据挖掘方法
5．3 基于网络搜索信息的流感预测
5．4 实证分析
5．5 本章小结

第6章 基于网络新闻的混合模型的CPI预测
6．1 引言
6．2 方法介绍
6．3 混合模型的建立
6．4 实证分析
6．5 本章小结

第7章 基于双语本体的汇率预测
7．1 引言
7．2 基于双语本体网络挖掘方法的外汇预测建模
7．3 实证分析
7．4 本章小结

第8章 基于网络新闻的国际原油价格预测模型研究
8．1 引言
8．2 基于网络新闻的国际原油价格预测建模
8．3 实证分析
8．4 本章小结

第9章 基于网络信息传导机制的黄金期货市场价格联动模型研究
9．1 引言
9．2 媒体源与媒体因素
9．3 黄金期货信息传导机制
9．4 本章小结

第10章 房地产价格指数预测研究
10．1 引言
10．2 数据挖掘方法介绍
10．3 房地产价格预测建模
10．4 实证分析
10．5 本章小结

第11章 基于评论的主体模型的电子商务销售量预测研究
11．1 引言
11．2 数据分析方法介绍
11．3 销售量预测模型建立
11．4 实证分析
11．5 本章小结

第12章 基于网络大数据的住宿行业监测预警研究
12．1 引言
12．2 统计方法与数据获取技术
12．3 监测预警建模方案
12．4 监测预警实证分析与评价
12．5 本章小结

第13章 基于网络大数据的餐饮市场景气指数编制
13．1 引言
13．2 景气指数
13．3 网络数据
13．4 本章小结

第14章 基于网络新闻的股票市场预测
14．1 引言
14．2 基于新闻的股票市场预测背景知识概述
14．3 预测建模过程及结果
14．4 本章小结

第15章 基于多源媒体信息的股票市场预测
15．1 引言
15．2 股票预测方法现状
15．3 网络新闻可预测性分析
15．4 数据分析技术基础
15．5 预测模型构建及流程
15．6 预测模型设计与实验结果分析
15．7 本章小结

第16章 基于众包的社会媒体情感分析研究
16．1 引言
16．2 国内外情感分析研究现状和发展趋势
16．3 数据的获取和处理
16．4 情感智能分类算法
16．5 实证分析
16．6 本章小结

第17章 基于数据挖掘的金融微博情感分析研究
17．1 引言
17．2 金融微博情感模型构建
17．3 实证分析
17．4 本章小结

第18章 基于微博情感的股市预测
18．1 引言
18．2 基于微博情感的股市预测建模
18．3 实证分析
18．4 本章小结

第19章 基于微博用户的股市预测
19．1 引言
19．2 集成学习理论背景
19．3 预测模型构建
19．4 实证分析
19．5 本章小结

第20章 基于网络视频的股市预测
20．1 引言
20．2 网络内容挖掘方法介绍
20．3 基于网络视频的股市预测模型构建
20．4 实证分析
20．5 本章小结

第21章 基于网络信息的股票自动交易系统
21．1 引言
21．2 股票自动交易方法介绍
21．3 基于网络信息的股票拐点预测建模
21．4 交易策略
21．5 网络情感指标对实验结果的影响
21．6 本章小结

第22章 基于网络大数据的社会经济监测预警研究总结与展望
参考文献

前言/序言

　　目前，我国正处于社会经济的转型期，在社会经济快速发展的同时也存在着风险和挑战，如何进行风险管理、防止突发事件对社会经济造成冲击，是社会经济发展的一个重大课题。社会经济稳定与否可以通过关键社会经济指标去判断、分析，以对社会经济进行监测预警，为社会经济稳定健康运行提供科学合理的决策支持。随着信息技术的不断发展，社会经济突发事件能够在网络上快速传播，对社会经济运行产生一定的影响。对社会经济进行实时监测预警，必然会为风险规避提供有力支持，实时把握经济发展状况，尽早发现经济运行中的问题，及时对政策方向纠偏，是一个既合理又必要的选择。
　　然而，在当前经济全球化和信息产业飞速发展的形势下，传统的社会经济数据统计与分析方法显得力不从心，在实时性和准确性上暴露出许多不足。在这样的形势下，需要有新的工具对社会经济走势进行更精细的刻画和建模，为社会经济运行勾画出一幅简明的过程图，用数据揭示经济运行的真实现状和发展趋势，避免不必要的社会矛盾和经济损失。社会经济实时监测预警已成为学术界研究的一个热点和实业界关注的一个焦点问题，在这一背景下，本书提出一个大数据分析研究框架，对社会经济监测预警进行深入的研究，并将其运用于社会、经济和金融等领域。
　　本书从理论上提出了基于网络大数据的社会经济监测预测理论与方法，可以为社会经济实时监测与智能预测提供了有效工具和决策支持，是大数据分析应用于社会经济监测预警领域的首本专著。同时，本书在应用中将大数据分析落到实处，给出了面向社会经济监测预警的应用实例，取得了较好的应用效果，表明大数据分析在社会经济领域大有可为。
　　本书是笔者和笔者近几年来指导的研究生和高年级本科生的研究成果的结晶，这些学生包括程成、袁慧、张黛玲、林娜娜、张利宽、王小宁、王轶博、孙道元、刘已铫、蒋冰、李拓、刘令宇、吕思琦、张涛、王佳倩、杨远博、秦宇泉、马步云等，感谢他们！同时，本书的研究工作得到了国家自然科学基金（71001103，91224008，91324015）、教育部人文社会科学研究规划基金（14YJA630075，15YJA630068）、北京市社会科学基金（13JGB035）和北京市科技新星（2131101000413058）的资助。
　　本书在写作过程中得到了许多同行与朋友的鼓励、支持与帮助，包括清华大学的范维澄院士、张辉教授、刘奕副教授、杨锐副教授，中国人民大学的杜小勇教授、梁循教授、孟小峰教授、文继荣教授、左美云教授、付虹蛟副教授、蒋洪迅副教授、王明明副教授、孙彩虹副教授、杜忠朝老师，香港城市大学的马建教授、RaymondLau副教授，中国科学院的汪寿阳研究员、郭旦怀副研究员，北京化工大学的余乐安教授、汤玲副教授，悉尼科技大学的张成奇教授，纽约州立大学的孟卫一教授等，在此一并致谢！此外，还要特别感谢科学出版社经济管理分社马跃先生以及本书责任编辑李莉女士的鼓励、帮助和支持。
　　最后，本书献给我的父母、妻子和刚出生的女儿，是他们一直以来的默默支持与帮助，才使得本书得以完成，感谢他们！
　　由于本书研究的是一个崭新的领域，研究的时间角度、研究的深度和广度有待进一步提高，书中难免存在不足之处，恳请领域专家和广大读者批评指正。
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