【摘 要】
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[目的/意义]致力于更好地挖掘和利用企业微博中的信息,利用信号分析方法构建了基于企业微博的信号指标框架,为有效地预测企业短期绩效提供了新思路。[方法/过程]将该预测体系
【机 构】
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北京邮电大学经济管理学院,上海对外经贸大学工商管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向不确定性的Web2.0用户创作内容管理研究”(项目编号:71231002);国家自然科学基金项目“大数据驱动的三类典型工商市场主体风险识别决策研究”(项目编号:91546121);北京邮电大学博士生创新基金资助项目“基于社交网络分析的在线群体互动研究”(项目编号:CX2017201);国家社会科学基金重大项目“面向国家公共安全的互联网信息行为及治理研究”(项目编号:1
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[目的/意义]致力于更好地挖掘和利用企业微博中的信息,利用信号分析方法构建了基于企业微博的信号指标框架,为有效地预测企业短期绩效提供了新思路。[方法/过程]将该预测体系应用于典型的经验品—电影行业,经过线上收集信息、辨识信号、解读信号,最终借助BP神经网络模型输出线下首周电影票房的预测结果。[结果/结论]企业微博具有很高的探索价值,企业发布的信息性内容特征量和企业关注者的结论化反馈程度等因素对预测结果的影响较大,并且包含企业微博信号的模型预测能力得到了显著地提升。
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