文章目錄
- 一、項目背景
- 數字時代
- 情感分析情況
- 二、項目流程
- 1.數據采集與預處理
- 2.復合情感分析模型構建
- 3.輿情分析可視化：
- 三、機器學習算法原理
- 1.支持向量機基礎
- 2.核函數與高維映射
- 3.情感分類特征融合
- 4.模型訓練與優化
- 四、實現代碼
- 五、系統特點與優勢
- 1.復合情感分析模型
- 2.多維度可視化
- 3.實時分析能力
- 4.可擴展性
- 六、實際應用與價值
- 1.市場情緒監測
- 2.個股情緒分析
- 3.熱點話題挖掘
- 4.投資策略優化
- 七、結論與展望
一、項目背景
數字時代
在當今數字化時代，股市投資者情緒對股價波動具有顯著影響。根據姜富偉教授團隊的研究，“媒體文本情緒可以更準確地衡量我國股市投資者情緒的變化，對我國股票回報有顯著的樣本內和樣本外預測能力”。社交媒體、財經論壇和新聞網站上的海量文本數據蘊含著豐富的市場情緒信息，這些信息對投資決策和風險管理具有重要價值。
情感分析情況
傳統的市場情緒分析主要依賴于人工判斷或線下調查（如AAII情緒指數），效率低下且難以實時監測。隨著深度學習和自然語言處理技術的發展，基于情感分析的量化方法成為研究熱點。情感分析技術能夠從非結構化文本中提取結構化情感特征，幫助投資者和研究機構及時掌握市場情緒變化。本項目結合情感字典和機器學習算法，構建一個完整的股市輿情分析可視化系統，實現對市場情緒的實時監測和可視化展示。
二、項目流程
該項目包含三個核心模塊，形成一個完整的分析流程：
1.數據采集與預處理
從微博、東方財富網等
