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题名基于AGNN舆情指数网络的价格指数预测研究
被引量:1
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作者
曹雷
尚维
谢士尧
王向
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机构
中国科学院数学与系统科学研究院
中国科学院科技战略咨询研究院
国家电网有限公司国网能源研究院有限公司
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出处
《管理学报》
北大核心
2023年第3期411-421,431,共12页
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基金
国家电网有限公司总部管理科技资助项目(1400-202157207A-0-0-00)。
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文摘
利用多个相关领域舆情之间的复杂关联性,处理特定领域新闻的不连续所导致的舆情缺失问题,使其能够用于分项价格指数预测。提出基于自学习图神经网络模型的舆情指数网络方法,将若干相互关联的具体领域的舆情指数作为网络节点,日度舆情量化值视为时间序列,通过学习其中隐性图结构特征和舆情数据时序特征,构建成动态舆情指数网络,实现对稀疏舆情值的填补。对食品价格指数和有色金属生产价格指数预测的实证研究表明,经过该方法补齐的舆情指数和相应价格统计指数相关性达到最高,且预测精度得到提升,验证了此方法的有效性。
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关键词
动态舆情指数网络
图神经网络
互联网新闻
ARIMA误差修正
价格指数
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Keywords
dynamic public opinion index network
graph neural network
Internet news
ARIMA error correction
price index
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分类号
C93
[经济管理—管理学]
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