本文關(guān)鍵詞：虛實社會中事件影響空間模型及其在股票交易中的應用　出處：《上海大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：以Twitter,Facebook,新浪微博為代表的社交媒體已得到了廣泛普及,線上線下的實時互動對虛擬網(wǎng)絡空間以及現(xiàn)實行為空間造成了極大影響,擁有億萬網(wǎng)民的虛擬網(wǎng)絡空間已成為與現(xiàn)實世界平行的另一個世界,且這兩個世界相互影響和相互依賴。虛擬網(wǎng)絡空間的數(shù)據(jù)具有表達自由,規(guī)模海量,增量快速的特點,其對現(xiàn)實世界的影響和沖擊越來越大。然而,具有多源性和異質(zhì)性的現(xiàn)實數(shù)據(jù)映射到虛擬網(wǎng)絡空間時容易導致虛擬網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)的價值稀疏和噪音繁雜。由于網(wǎng)絡空間數(shù)據(jù)的不完備性和海量性抑制了事件價值挖掘工作的進一步發(fā)展,例如:事件影響時間界定、事件影響空間界定、事件多重影響力計算等。本文結(jié)合虛擬網(wǎng)絡數(shù)據(jù)空間(Network Public Opinion Data Space,OS)和現(xiàn)實行為數(shù)據(jù)空間(Actual Behavior Data Space,BS)來描述與度量虛實社會中的事件;通過事件在虛實兩個不同空間中運動軌跡的分析構(gòu)建事件影響空間模型(Event Space Model,ESM)。在ESM基礎之上,論文的主要研究工作和創(chuàng)新點如下:第一、通過多成員多屬性聚類融合方法來發(fā)現(xiàn)事件的起始點,以更加全面和有效的從虛實空間來描述和度量事件。另外,由于多維時間序列的非線性聯(lián)動關(guān)系研究較為匱乏,本文利用矩陣理論并結(jié)合滑動窗口來計算多維時間序列的相似度,并建立多維時間序列數(shù)據(jù)非線性相關(guān)模型以發(fā)現(xiàn)股票事件成員之間的聯(lián)動關(guān)系。第二、通過聚類并融合事件的多維屬性,從事件在虛實空間的分布范圍的重疊度,以計算事件影響范圍;在事件生命周期內(nèi)通過計算事件影響范圍,可發(fā)現(xiàn)事件影響范圍逐漸收斂于某一區(qū)間,根據(jù)事件影響范圍在時間序列的逐步收斂來,可對事件進行溯源,同時用虛擬空間的新聞來對其進行驗證。第三、基于認知心理學的記憶和遺忘曲線,融合事件的記憶和遺忘特征從多個角度計算事件的多重影響力。另外,股票事件的可觀察影響力和潛在影響力在虛實環(huán)境下呈現(xiàn)不同的運動軌跡。我們發(fā)現(xiàn)不同空間下可觀察影響力和潛在影響力在事件的不同階段表現(xiàn)為不同的相互作用關(guān)系。實驗表明,本文以虛實社會中ESM研究為突破,從理論上進一步發(fā)展和完善了虛實社會空間中事件起始點的界定,事件影響范圍界定,以及事件多重影響力的計算。本研究成果,可應用于虛實社會空間中事件成員的聯(lián)動性發(fā)現(xiàn),事件的溯源,以及事件的可觀察影響力和潛在影響力關(guān)系的挖掘等方面。
【學位授予單位】：上海大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51

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