企业微博信息与短期绩效的BP神经网络预测研究——基于信号分析视角

摘要：

[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.

关键词：信号分析、企业微博、BP神经网络、电影票房

所属期刊栏目：38

分类号：F062.5(经济学分支科学)

资助基金：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"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"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"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"16ZDA055

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：73-82,89