社会互动,投资者情绪传染与资产泡沫——基于股票论坛发帖的实证研究

在资本市场中,投资者并不是相互独立的个体,而是相互学习、相互交流的。随着互联网的迅猛发展,这种社会互动变得更为频繁和普遍,因此社会互动对资产价格的影响也不容小觑。本文先通过理论建模提出理论假设:社会互动存在条件下,投资者互动会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫;当投资者情绪高涨时,投资者互动强度显著正向影响泡沫;当投资者情绪低落时,投资者互动强度显著负向影响泡沫;受社会互动影响,投资者活跃的交易会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫。之后本文基于股票论坛发帖构建社会互动、投资者情绪指标,验证了中国股票市场中本文理论假设的正确性。     

基于心理量表的情感图像检索性能评价方法研究

情感图像检索中检索算法优劣的有效评估是一个尚未解决的问题。本文提出基于心理量表的情感图像检索性能评价方法,采用等级排列法或对偶比较法对不同算法检索出的图像进行排序,建立顺序量表,并在样本满足正态分布假设的前提下,将顺序量表转化成等距量表,以比较检索算法的优劣。文中将本实验室实现的情感检索算法检索出的厚重的、简洁的服装图像以及热情的、视野宽广的风景图像与随机检索出的图像进行了比较,验证了基于心理量表的情感图像检索性能评价方法的有效性。     

Grateful experiences and expressions: the role of gratitude expressions in the link between gratitude experiences and well-being

Research shows a consistent connection between the experience of gratitude and a variety of positive psychological, physical, and relational outcomes. Although this connection is largely traceable to the social meanings inherent to the experience and expression of gratitude, little is known about how such meanings are constructed via the process of communicating gratitude. In this review, we summarize the current state of knowledge on gratitude experience and expression, and examine the connection between gratitude expression and human well-being. We also propose a topography of gratitude expressions and review several issues that research on the communication of gratitude should consider in future research.     

图像情感检索研究的进展与展望

基于语义内容的图像检索是解决图像简单视觉特征和用户检索丰富语义之间存在的语义鸿沟的关键。其中情感语义是最高层的语义。本文首先介绍情感图像检索的一般框架，并引出情感图像检索的4个主要内容：图像感性特征的抽取、用户情感信息的计算机描述、情感用户模型的建立和用户模型的个性化；并对这4个主要内容的现有算法和研究进展进行归纳和总结；接着介绍3个典型的原型系统；最后从情感数据库、用户模型的评估和用户模型的计算3个方面阐明实现情感图像检索所面临的问题，并提出一些初步的解决思路。     

Multi-loop graph convolutional network for multimodal conversational emotion recognition

Emotion recognition in conversations (ERC) has gained increasing research attention in recent years due to its wide applications in a surge of emerging tasks, such as social media analysis, dialog generation, and recommender systems. Since constituent utterances in a conversation are closely semantic-related, the constituent utterances’ emotional states are also closely related. In our consideration, this correlation could serve as a guide for the emotion recognition of constituent utterances. Accordingly, we propose a novel approach named Semantic-correlation Graph Convolutional Network (SC-GCN) to take advantage of this correlation for the ERC task in multimodal scenario. Specifically, we first introduce a hierarchical fusion module to model the dynamics among the textual, acoustic and visual features and fuse the multimodal information. Afterward, we construct a graph structure based on the speaker and temporal dependency of the dialog. We put forward a novel multi-loop architecture to explore the semantic correlations by the self-attention mechanism and enhance the correlation information via multiple loops. Through the graph convolution process, the proposed SC-GCN finally obtains a refined representation of each utterance, which is used for the final prediction. Extensive experiments are conducted on two benchmark datasets and the experimental results demonstrate the superiority of our SC-GCN.     

考虑情感的三策略囚徒困境博弈模型与合作演化

基于社会比较情境下强者和弱者之间产生的同情、欺凌、漠然、尊敬、嫉妒和畏惧等6种情感,建立个体情感特征的定量表达方法。考虑情感驱动的三策略囚徒困境博弈模型,设计了6种情感与合作、背叛及孤独3个博弈策略之间的对应关系和定量表达机制。采用二维格子网络、随机网络和无标度网络等三种网络模型进行演化博弈仿真分析。结果显示:较大的背叛成功诱惑促进了采取背叛策略的情感类型发展演化和繁荣稳定,系统的最终演化状态都体现出程度不同的负性情感特征;空间网络结构对情感类型和合作行为的演化存在重要影响,无标度网络结构能够导致具有一定良性特征的情感类型演化稳定,并带来较高的合作水平;从社会比较及由此产生的对比效应和同化效应的角度,对三种网络下不同的情感演化状态进行了相应阐释。     

前景理论新悖论的消解

为消解前景理论被发现的11个新悖论,首先,将情绪引入它的价值与权重函数,以获取其情绪函数;继而,基于多策略决策思想,建立操作规则集;并设计双重拟合原则代替传统(单重)拟合原则,从而完成对原模型的系统化改进。运用所改进后的模型,不仅实现前景理论典型选择问题的拟合,更对其新悖论进行了消解,从而验证了所改进后模型的合理性和优越性。     

融合情感评论倾向与均衡长尾物品的推荐方法

推荐领域中已有研究较多的考虑属性维度在评分-物品上来提高算法的准确性,对于用户对产品的真实态度判断不够。论文利用LSTM神经网络模型将用户评论情感得分和用户评分进行融合分析,来计算用户对物品真正的兴趣度;运用向量空间对用户情感进行三分类,借鉴经济学中基尼系数的思想,引入惩罚因子通过对热门物品进行调节,发挥系统的长尾能力从而增加推荐结果的覆盖率,从而实现对热门物品和冷门物品被推荐程度的均衡优化。最后,对情感系数和惩罚系数参数的取值进行实验,得出最优模型参数组合,结果表明,评论的情感因素和惩罚系数对于构建性能更优的推荐模型效果明显,该模型在推荐的准确率和覆盖率上相较其他主流模型更加符合用户需求。     

人格对卵巢癌患者心理干预效果的影响研究

目的:探讨人格对卵巢癌患者心理干预效果的影响.方法:对60例患者进行自身前后对照研究.所有患者均在干预前进行基线测评,包括汉密尔顿焦虑量表(HAMA)、抑郁量表(HAMD)、艾森克人格问卷(EPQ)和抽取静脉血用免疫组化碱性磷酸酶桥联酶标法(APAAP)测定T淋巴细胞亚群(CD3+、CD4+、CD8+、CD4+/CD8...     

Email中基于英文文本的情感监测系统研究

对情感计算应用方面研究进行拓展和延伸.Email是Internet应用最广的服务之一,在Email中嵌入基于文本内容的情感监测系统有利于构建和谐的人机交互环境.Email中的语句集来源于数据库Commonsence.对数据库中的语句进行了筛选,根据这些筛选出来的语句结构创建了四种语句结构模型,最后通过程序语言实现了英文文本的情感监测.在系统实现过程中,用颜色去标识文本的情感倾向.