基于网络大数据的社会经济监测预警研究

本书特色

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本书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。本书结构完整，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。

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内容简介

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本书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。

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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

封面

书名:基于网络大数据的社会经济监测预警研究

作者:许伟著

页数:10,253页

定价:¥146.0

出版社:科学出版社

出版日期:2016-03-01

ISBN:9787030472816

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