《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究》針對網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)具有時效性強(qiáng)、分布范圍廣的特點(diǎn)，提出一個基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警的研究框架，對網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，在此基礎(chǔ)上就社會轉(zhuǎn)型中的社會經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和智能預(yù)測，為政府和相關(guān)管理部門提供有效的分析工具與決策支持。《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究》結(jié)構(gòu)完整，思路清晰，語言流暢，是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于社會經(jīng)濟(jì)預(yù)測的首本專著，同時也是大數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測預(yù)警等相關(guān)領(lǐng)域不可多得的一本體系性參考書。
《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究》可供從事預(yù)測科學(xué)、監(jiān)測技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究的科研人員，政府有關(guān)決策和管理部門的工作人員，金融公司、電子商務(wù)企業(yè)等的從業(yè)人員參考，也可供高等院校管理學(xué)院、信息學(xué)院、金融學(xué)院等相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。
第1章 緒論
1．1 社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究意義
1．2 社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1．3 社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究發(fā)展動態(tài)分析
1．4 本書的技術(shù)路線
1．5 本書的內(nèi)容結(jié)構(gòu)
1．6 本書的特色與創(chuàng)新
第2章 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘
2．1 數(shù)據(jù)挖掘概述
2．2 大數(shù)據(jù)概述
2．3 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)
2．4 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘
2．5 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第3章 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警的一般框架
3．1 引言
3．2 社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警的一般框架
3．3 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警關(guān)鍵科學(xué)問題
3．4 本章小結(jié)
第4章 基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的失業(yè)率預(yù)測研究
4．1 引言
4．2 基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的失業(yè)率預(yù)測建模
4．3 實(shí)證分析
4．4 本章小結(jié)
第5章 基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的流行性感冒預(yù)測研究
5．1 引言
5．2 流感預(yù)測的數(shù)據(jù)挖掘方法
5．3 基于網(wǎng)絡(luò)搜索信息的流感預(yù)測
5．4 實(shí)證分析
5．5 本章小結(jié)
第6章 基于網(wǎng)絡(luò)新聞的混合模型的CPI預(yù)測
6．1 引言
6．2 方法介紹
6．3 混合模型的建立
6．4 實(shí)證分析
6．5 本章小結(jié)
第7章 基于雙語本體的匯率預(yù)測
7．1 引言
7．2 基于雙語本體網(wǎng)絡(luò)挖掘方法的外匯預(yù)測建模
7．3 實(shí)證分析
7．4 本章小結(jié)
第8章 基于網(wǎng)絡(luò)新聞的國際原油價(jià)格預(yù)測模型研究
8．1 引言
8．2 基于網(wǎng)絡(luò)新聞的國際原油價(jià)格預(yù)測建模
8．3 實(shí)證分析
8．4 本章小結(jié)
第9章 基于網(wǎng)絡(luò)信息傳導(dǎo)機(jī)制的黃金期貨市場價(jià)格聯(lián)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(dǎo)機(jī)制
9．4 本章小結(jié)
第10章 房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)預(yù)測研究
10．1 引言
10．2 數(shù)據(jù)挖掘方法介紹
10．3 房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測建模
10．4 實(shí)證分析
10．5 本章小結(jié)
第11章 基于評論的主體模型的電子商務(wù)銷售量預(yù)測研究
11．1 引言
……
第12章 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的住宿行業(yè)監(jiān)測預(yù)警研究
第13章 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的餐飲市場景氣指數(shù)編制
第14章 基于網(wǎng)絡(luò)新聞的股票市場預(yù)測
第15章 基于多源媒體信息的股票市場預(yù)測
第16章 基于眾包的社會媒體情感分析研究
第17章 基于數(shù)據(jù)挖掘的金融微博情感分析研究
第18章 基于微博情感的股市預(yù)測
第19章 基于微博用戶的股市預(yù)測
第20章 基于網(wǎng)絡(luò)視頻的股市預(yù)測
第21章 基于網(wǎng)絡(luò)信息的股票自動交易系統(tǒng)
第22章 基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究》：
2.4.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的定義
最早的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘概念是由OrenEtioni于1996年提出來的，他認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用，這項(xiàng)技術(shù)綜合了數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)等諸多領(lǐng)域，是一種綜合性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
國內(nèi)外專家學(xué)者對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的定義也是眾說紛紜，《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警研究》選取一個認(rèn)同率較高的定義：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘就是指從大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中找到隱藏的信息，如果將大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為這一過程的輸入，將隱藏信息作為這一過程的輸出，則整個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘過程就是從輸入到輸出的一個映射，即從大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集到隱藏信息的一個映射。
網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要分支，但是相比于數(shù)據(jù)挖掘，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘有著一些特殊之處。
首先，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的對象是大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集大多是文檔形式，而且具有異質(zhì)性及分散式的特點(diǎn)，如服務(wù)器上保存的日志文件、用戶發(fā)生行為留下的個人信息等，處理起來比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘更加困難。
其次，從邏輯上來講網(wǎng)絡(luò)可以看做一個文檔節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)間的鏈接構(gòu)成的圖，因此通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘可能會得到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，也可能會得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有一定的不確定性。
另外，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)本身不是結(jié)構(gòu)化的（機(jī)器不容易理解），但是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘是基于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行的，是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上的。因此，有些時候數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不通用，即便要用也需要預(yù)先對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這也是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展方向之一。
由于數(shù)據(jù)不斷增長，類型不斷復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有了大數(shù)據(jù)特征，這時的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘已成為網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘了。2.4.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的分類由于網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)具有多樣性的特征，所以在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘時所面臨的任務(wù)也是多種多樣的，這里我們根據(jù)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的對象不同進(jìn)行分類，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分為三類，即網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用挖掘。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘技術(shù)是指在挖掘過程中關(guān)注網(wǎng)絡(luò)上隱含的鏈接結(jié)構(gòu)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系（如鏈接間的關(guān)系與組織結(jié)構(gòu)）得到隱含信息的過程。這種方式通過分析網(wǎng)頁之間的某個鏈接及與這個鏈接相關(guān)的網(wǎng)頁數(shù)和相關(guān)對象，建立起一個網(wǎng)絡(luò)鏈接結(jié)構(gòu)模型。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘可以用來對網(wǎng)頁進(jìn)行分類，從而進(jìn)一步得到網(wǎng)頁之間的相關(guān)聯(lián)程度及近似程度，同時還可以幫助用戶快速地找到與自己相關(guān)的網(wǎng)頁。前文已經(jīng)說過，邏輯上網(wǎng)絡(luò)可以看做一張圖，一張龐大的有向圖。每個網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)頁就是圖中的一個節(jié)點(diǎn)，而頁面之間的鏈接就是圖中的邊，可以是單向的，也可以是雙向的。這樣我們可以很方便、快捷地找到一個節(jié)點(diǎn)到另一個節(jié)點(diǎn)的最短路徑，應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中就是可以花費(fèi)最小的時間和精力從一個頁面訪問另一個目標(biāo)頁面。
網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)是指對頁面的本身內(nèi)容進(jìn)行挖掘，頁面內(nèi)容的主要形式有文本、圖片、多媒體音響等，我們要從多種形式的內(nèi)容中挖掘出有價(jià)值的信息。目前，廣泛應(yīng)用的一些搜索引擎與推薦系統(tǒng)都是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，這些應(yīng)用都是幫助用戶從大量數(shù)據(jù)中快速找到自己需要的信息。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)的關(guān)鍵是對網(wǎng)絡(luò)頁面的分類及聚類。分類是指網(wǎng)絡(luò)頁面具有不同的特征，我們根據(jù)這些特征將網(wǎng)絡(luò)頁面劃分為不同的類別；聚類是指，由于不同類別的網(wǎng)絡(luò)頁面之間或多或少都有著某種聯(lián)系，我們將這些頁面聚合到一起，形成不同的簇，盡可能使得同一個簇內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)頁面有著最為相近的內(nèi)容，而不同簇之間的網(wǎng)絡(luò)頁面內(nèi)容沒有多大的相近性與關(guān)聯(lián)度。
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