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风险感知、网络搜索与消费扭曲

经济学（季刊） 2023年第2期23卷 425-446页

作者：胡龙海黄炜任昶宇周羿中南财经政法大学财政税务学院北京大学国家发展研究院北京大学光华管理学院社会研究中心 100871

基于我国城镇住户月度面板数据和百度指数数据库,本文以地震为例,首次考察了风险感知如何影响家户消费行为和相关机制。结果表明,地震搜索指数每上升1个标准差,当地当月人均消费支出下降25元,且信息传播是导致搜索上升和消费下降的主要... 详细信息

基于我国城镇住户月度面板数据和百度指数数据库,本文以地震为例,首次考察了风险感知如何影响家户消费行为和相关机制。结果表明,地震搜索指数每上升1个标准差,当地当月人均消费支出下降25元,且信息传播是导致搜索上升和消费下降的主要原因。灾难性事件通过改变居民主观风险造成消费扭曲,且影响甚至可能超过了直接经济损失。本文定量估算了对灾难性事件的风险感知造成的经济损失,能为政策制定者提供决策参考。

关键词：风险感知网络搜索居民消费

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网络搜索学术信息的评价影响因素研究

图书馆学研究 2018年第2期 54-60页

作者：丁敬达王新明上海大学图书情报档案系

对网络搜索学术信息的评价影响因素进行研究有利于更好地把握和认识网络学术信息评价的标准或尺度。文章采用规范研究方法,从信息本体、信息系统、信息用户和信息情境四个方面详细论述了影响用户对网络搜索学术信息进行评价的关键因素,... 详细信息

对网络搜索学术信息的评价影响因素进行研究有利于更好地把握和认识网络学术信息评价的标准或尺度。文章采用规范研究方法,从信息本体、信息系统、信息用户和信息情境四个方面详细论述了影响用户对网络搜索学术信息进行评价的关键因素,有利于提高网络学术信息的建设质量和用户信息判断技能。

关键词：网络搜索学术信息评价影响因素

网络搜索与居民通货膨胀预期的关系研究——基于储户问卷与百度指数的实证分析

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上海金融 2020年第11期 42-51页

作者：戴又有蔡定洪张翼中国人民银行扬州市中心支行

稳定公众通货膨胀预期,防止通胀预期发散是央行货币政策和金融治理的核心任务之一。近年来,媒体信息对于公众通胀预期的影响日益受到重视。在互联网时代,媒体与公众之间的信息传播已经从单向传播变为双向互动,网络搜索成为主导信息传播... 详细信息

稳定公众通货膨胀预期,防止通胀预期发散是央行货币政策和金融治理的核心任务之一。近年来,媒体信息对于公众通胀预期的影响日益受到重视。在互联网时代,媒体与公众之间的信息传播已经从单向传播变为双向互动,网络搜索成为主导信息传播和公众心理预期变化的重要因素。本文基于2009-2019年央行城镇储户问卷调查和百度搜索指数,分析通货膨胀信息的网络搜索及其他经济变量对居民通胀预期的影响。研究表明:居民通胀预期与实际通胀率、汇率、利率等宏观指标的相关性并不显著,而与GDP增速、存款利率以及通胀信息的网络搜索行为正相关。其中通胀信息的网络搜索包括搜索总量(热度指数)和搜索倾向(情绪指数)两个维度。通胀搜索的热度和情绪指数提高,都将导致通胀预期提高。进行门限回归后,发现当GDP增速较快、经济较"热"时,公众更在意网络上有关物价讨论的"音量"(通胀搜索热度),而当经济较"冷"时,公众更在意网络上物价讨论的"音调"(通胀搜索情绪)。研究还发现,居民对于货币政策的搜索热度越高,其对未来通胀的预期增速越低,而居民对货币政策的搜索情绪则与通胀预期没有显著关系。基于上述研究,本文提出如下建议加强通胀信息的网络监测和舆情管理;合理引导网络通胀信息情绪,防止通胀预期通过互联网发散;改善货币政策的网络宣传,提升央行在搜索引擎和社交平台的影响力。

关键词：通货膨胀预期储户问卷网络搜索百度指数

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同方期刊数据库

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网络搜索

个人电脑 2006年第8期12卷 234-236页

作者： deland

只要使用一些简单技巧,你就能从四大搜索引擎中获得更好的目标结果。在搜索引擎问世之前,人们就已经开始使用网页了。在网络时代的早期,是通过已知网页中的链接,或通过互联网上冲浪高手张贴的链接表,来一步一步找寻所需信息的。而在1994... 详细信息

只要使用一些简单技巧,你就能从四大搜索引擎中获得更好的目标结果。在搜索引擎问世之前,人们就已经开始使用网页了。在网络时代的早期,是通过已知网页中的链接,或通过互联网上冲浪高手张贴的链接表,来一步一步找寻所需信息的。而在1994年Webcrawler诞生之后,这一切都改变了。?（共3页)

关键词：网络搜索搜索引擎网页自动化软件

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网络搜索结果的主题覆盖度优化研究

情报学报 2016年第2期35卷 137-145页

作者：屈鹏赖茂生中国科学技术信息研究所北京100038 北京大学信息管理系北京100871

为向网络用户提供多样化的搜索结果,本文通过相关文档和相关主题之间的映射刻画了相关文档空间,提出了主题多样性优化模型。该模型首先对相关排序结果聚类,然后计算主题基量和增量,最终以二者的组合作为排序依据。在采用AQUAINT语料库、... 详细信息

为向网络用户提供多样化的搜索结果,本文通过相关文档和相关主题之间的映射刻画了相关文档空间,提出了主题多样性优化模型。该模型首先对相关排序结果聚类,然后计算主题基量和增量,最终以二者的组合作为排序依据。在采用AQUAINT语料库、TREC N51-N100查询课题和主题覆盖度评价指标的试验设定下验证了所提优化模型的有效性,并找到了最优的模型和参数配置。本文提出了利用相关排序结构特征的主题覆盖度优化模型,为网络搜索实践提供了翔实的参考数据。

关键词：主题覆盖度网络搜索信息检索评价信息检索模型

基于网络搜索和CLSI-EMD-BP的旅游客流量预测研究

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系统工程理论与实践 2017年第1期37卷 106-118页

作者：李晓炫吕本富曾鹏志刘金烜中国科学院大学经济与管理学院北京100190 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室北京100190

准确的旅游预测对于旅游政策制定当局和游客都具有重要意义,可以帮助资源的合理配置并避免拥堵事件和游客滞留事件的发生.为了提高旅游预测的准确性,本文考虑噪声在预测中的干扰,提出一种基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测模型.该模型首先... 详细信息

准确的旅游预测对于旅游政策制定当局和游客都具有重要意义,可以帮助资源的合理配置并避免拥堵事件和游客滞留事件的发生.为了提高旅游预测的准确性,本文考虑噪声在预测中的干扰,提出一种基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测模型.该模型首先利用CLSI方法对网络搜索数据进行指数合成,并利用EMD对序列进行噪声处理,将高频噪声从原序列中分离,再利用去噪处理后的网络搜索数据对旅游客流量进行预测.实证分析以九寨沟为例对预测期内未来22周旅游客流量进行预测发现,基于网络搜索的CLSI-EMD-BP预测误差显著低于时间序列、网络搜索和BP神经网络三个基准模型.该结论一方面说明了本文预测模型的改进作用,另一方面也表明了噪声处理在预测中的必要性.

关键词：网络搜索旅游预测 CLSI指数合成 EMD经验模态分解 BP神经网络

网络搜索能帮助解释IPO抑价之谜吗?——基于中国A股市场的实证分析

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系统工程 2014年第11期32卷 37-43页

作者：王炼朱宏泉西南石油大学经济管理学院四川成都610500 西南交通大学经济管理学院四川成都610031

从投资者关注理论出发,在微观层面探讨了网络搜索信息与个股IPO抑价的相关性,验证了网络搜索是衡量投资者关注度的直接指标。实证结果显示:(1)网络搜索能够解释IPO抑价现象,并且包含了其他常用解释指标所不包含的信息;(2)尽管申购前和... 详细信息

从投资者关注理论出发,在微观层面探讨了网络搜索信息与个股IPO抑价的相关性,验证了网络搜索是衡量投资者关注度的直接指标。实证结果显示:(1)网络搜索能够解释IPO抑价现象,并且包含了其他常用解释指标所不包含的信息;(2)尽管申购前和上市前网络搜索对IPO抑价现象都有解释能力,但上市前网络搜索蕴含的信息更有效;(3)相对于沪市主板,网络搜索对中小板和创业板股票IPO抑价水平的解释力度更强。结果表明,在新股申购与上市时,投资者均会通过网络搜索相关的信息,增加对股票价值的判断。

关键词：网络搜索 IPO抑价投资者关注

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网络搜索与网络舆论生成的互动研究

现代传播（中国传媒大学学报） 2018年第4期40卷 65-69页

作者：焦德武上海交通大学媒体与传播学院安徽省社会科学院

传统的媒介使用意味着被动、单向的接收过程,互联网时代受众则主动参与互联网传播。受众网络媒介的使用——网络搜索行为和舆论生成、群体性事件之间存在关联。在文献回顾的基础上,以在线搜索工具产生的数据为分析对象,发现对"PX项目"... 详细信息

传统的媒介使用意味着被动、单向的接收过程,互联网时代受众则主动参与互联网传播。受众网络媒介的使用——网络搜索行为和舆论生成、群体性事件之间存在关联。在文献回顾的基础上,以在线搜索工具产生的数据为分析对象,发现对"PX项目"的搜索峰值总是和具体的PX事件相关联。环境舆论的生成与受众媒介使用之间出现互动促动、渐为一体的特征。基于此提出受众媒介使用与网络舆论生成之间的框架、机制与趋势。

关键词：媒介使用网络舆论 PX项目百度指数网络搜索

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异质网络中基于节点影响力的相似度度量方法

电子学报 2019年第9期47卷 1929-1936页

作者：刘露胡封晔牛亮彭涛吉林大学软件学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学通信工程学院吉林长春130012 吉林大学第一医院吉林长春130012

异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的... 详细信息

异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的链接结构,也保留了网络中的语义信息,同时区分不同类型节点对异质网络的作用.在异质信息网络环境下,通过启发式规则区分并量化不同类型节点的影响力权值,并结合网络链接结构和节点间语义关系,解决了提高相似度学习准确性的问题.实验结果表明,该方法能够有效地对异质信息网络不同类型节点进行相似度度量,可以应用在网络搜索、推荐系统以及知识图谱构建等不同领域.

关键词：数据挖掘异质网络推荐系统知识图谱网络搜索节点影响力链接结构语义关系