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欧盟和欧元区经济信心下滑......
欧盟 ESI 的下滑是由于工业信心明显下降，零售业、建筑业和消费者信心增长较小弥补了这一缺口。服务业信心总体保持稳定。在欧盟最大的几个经济体中，西班牙（-4.8）2、法国（-4.7）、波兰（-3.6）和荷兰（-2.3）的 ESI 明显下降，意大利（-0.5）的降幅较小，而德国则出现回升（+0.8）。10 月份工业信心进一步受到打击，下降了 -1.8 点，原因是所有三个分项指标（即管理者对当前整体订单水平、成品库存和生产预期的评估）普遍恶化。在未纳入信心指标的问题中，管理者对出口订单和过去生产的看法也有所恶化。相比之下，服务业信心几乎没有变化（+0.1），因为管理者对过去需求评估的小幅下降被需求预期的改善所抵消。管理者对过去商业状况的评估基本保持稳定。消费者信心继续上升（+0.5），这得益于消费者对其家庭过去和预期财务状况的认知有所改善。然而，消费者对其国家总体经济状况的预期和大宗采购的意图基本保持不变。零售贸易信心回升（+0.9），反映了所有三个组成部分的改善（即零售商对过去和未来商业状况的评估，以及他们对库存量的评估）。10月份建筑信心进一步改善（+0.7），这得益于建筑商就业预期的显著提高。建筑商对订单水平的评估基本保持稳定。关于限制建筑活动的因素，表示需求不足的建筑经理百分比增加了1.2
全球电子制造供应链的当前情感IPC 2024年10月 - 仅阅读
积压指数已经在收缩中，在一年内又下降了2点至最低水平。容量利用率属于收缩领域，而新订单指数连续第二个月仍在那里。发货指数从上个月的历史最低点上升，弹回了扩展领域。
社会情绪对经济指数基于 X（原 Twitter）数据衡量意大利人对经济的看法
索引制作程序收集满足专门设计的过滤器的推文样本，包含 60 个关键词（单词或短语）。这些关键词主要来自于消费者信心调查问卷，这是一项月度调查，在每月的前两周收集数据，并在月底发布估计数据。在这方面，应该指出的是，社会经济情绪指数所衡量的现象比消费者信心指数更广泛，定义也更模糊，消费者信心指数的官方衡量标准是基于欧洲层面协调和共享的方法，并且具有在经济分析和预测目的方面长期和显著使用的传统。
通过情感分析使用...
摘要 - 在当今的数字时代，读者的偏好在不断变化，提供量身定制和精确的书籍建议对于吸引用户和扩展平台至关重要。本研究介绍了一种混合图书推荐系统，该系统利用了高级机器学习方法，例如情感分析和实时数据处理，以解决传统推荐模型所面临的问题。框架强调分析用户反馈，社交媒体趋势以及过去的阅读习惯，以提供异常个性化和情感上的建议。通过基于深度学习的预测建模，协作过滤和NLP的结合，该系统可确保对用户偏好有透彻的了解。这种适应性的模型不仅提高了建议的准确性，还提高了用户满意度和长期参与，为当代电子商务驱动的推荐平台的不断发展的要求提供了整体解决方案。索引术语分析，自然语言处理，书籍建议，用户评论，机器学习，个性化，协作过滤，基于内容的过滤。
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
2024 年 9 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济情绪和就业预期大致稳定
9月份工业信心恶化（-0.8），原因是管理者对当前整体订单水平的评估大幅恶化，而对成品库存的评估恶化程度没有那么明显。管理者的生产预期几乎没有变化。关于未进入信心指标的问题，管理者对过去生产的评估和对出口订单的看法均恶化。服务业信心基本保持不变（+0.2），因为管理者需求预期的小幅改善大部分被对过去需求的更为负面的评估所抵消。管理者对过去商业状况的评估基本保持不变。9月份消费者信心有所改善（+0.5）。消费者对家庭预期财务状况明显更为乐观，对家庭过去财务状况的乐观程度较低。消费者对各自国家总体经济形势的预期和大宗采购的意图几乎没有变化。零售贸易信心基本保持稳定（-0.1）。零售商对未来 3 个月的业务预期大幅改善，但被对库存量和过去业务状况的评估恶化所抵消。9 月份建筑信心略有改善（+0.4），这得益于建筑商对订单和就业预期的评估改善。建筑经理表示需求不足（-0.2 点至 30.9%）和材料/设备短缺（-0.1 点至 6.4%）是建筑限制因素的比例仅发生了变化
使用Vader和Bert
摘要：在围绕Omicron疫苗接种的迅速发展的讨论中，该研究利用Twitter的数据，重点关注美国，从2022年3月至2023年3月。利用SNScrape Python库的功能，整理了一条全面的推文数据集，并随后受到严格的情感分析技术。采用了两种主要方法论：Valence Aware Away词典和情感推理器（Vader）和来自变形金刚（BERT）模型的双向编码器表示。数据进行了预处理，其中包括删除URL，HTML标签，提及和停止单词。使用Vader最初标记了这些推文，形成了用于训练BERT模型的基础层。遵循令牌化，数据批处理和模型构建后，对BERT模型进行了训练并随后评估。结果在研究期间与Omicron疫苗相关的讨论中照亮了情绪的多方面景观。此外，确定了可辨别的关系，突出了整个Omicron时期与疫苗相关的Twitter对话中的情感通量。这项研究在大流行的关键时期提供了对公共情绪的宝贵见解，并强调了当代自然语言处理工具在衡量公众舆论中的潜力。
将经济指标和市场情绪效应纳入美国国库债券收益率预测
摘要：对美国国库债券产量的准确预测对于投资策略和经济决策至关重要。本文探讨了高级机器学习技术的应用，特别是经常性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型，在预测这些产量中。通过整合主要的经济指标和政策变化，我们的方法旨在提高收益预测的精度。我们的研究表明，LSTM模型比传统RNN的优越性在捕获财务数据中固有的时间依赖性和复杂性方面具有优越性。包含宏观经济和策略变量可显着提高模型的预测准确性。这项研究强调了传统银行业在金融市场预测中采用人工智能（AI）的开创性运动。除了考虑驱动债券市场波动的常规经济指标外，本文还优化了LSTM，以应对在市场情绪已经定价的加息期望时处理情况。
使用 Transformer 进行情绪分析
本研究探讨了如何使用基于 Transformer 的模型（例如 BERT 和 DistilBERT）对 IMDb 电影评论进行情感分析。实验的目的是找到准确率和计算效率之间的平衡，评估两种模型在不同训练参数下的表现。BERT 在三个时期内达到了 91.39% 的峰值准确率，总共需要 54 分钟进行训练。另一方面，DistilBERT 仅用 38 分 25 秒就达到了 91.80% 的类似准确率。尽管准确率略有差异，但 DistilBERT 被证明是一种更高效的训练选择，因此成为资源有限环境的可行替代品。该研究结果与 R. Talibzade (2023) 的研究形成了对比，后者使用 BERT 获得了 98% 的准确率，但需要 12 小时的训练，说明了准确率和训练时间之间的平衡。未来可能的任务包括进一步完善、使用更大的数据集进行测试、研究替代的 Transformer 模型，以及利用更高效的训练方法来提高性能而不牺牲效率。这是一篇 CC BY-NC 许可下的开放获取文章