A Grey Model-Least Squares Support Vector Machine Method for Time Series Prediction

In this study, the authors aim to solve the time series prediction problem through pre-predicting multiple influence factors of the target sequence. Focusing on two pre-prediction approaches of influence factors (i.e., factors driven approach and time driven approach), we propose a time series prediction method based on the least squares support vector machine and grey model (GM-LSSVM). This method could improve the prediction precision of the target time series by differentiating the data characteristics of influence factors. A case study is put forward to predict China\u27s economy from the perspective of system innovation and technological innovation. We selected public statistics data from 2005 to 2014 from the national bureau. The numerical experiment results illustrate that the accuracy of the GM-LSSVM is able to reach 95%, which proves the effectiveness of our proposed method in practice

Multifunctional Product Marketing Using Social Media Based on the Variable-Scale Clustering

Customers\u27 demands have become more dynamic and complicated owing to the functional diversity and lifecycle reduction of products which pushes enterprises to identify the real-time needs of distinct customers in a superior way. Meanwhile, social media turned as an emerging channel where customers often spontaneously can express their perceptions and thoughts about products promptly. This paper examines the customer satisfaction identification and improvement problem based on social media mining. First, we proposed the public opinion sensitivity index (POSI) to uncover target customers from extensive short-textual reviews. Subsequently, we presented a customer segmentation approach based on the sentiment analysis and the variable-scale clustering (VSC). The approach is able to get several customer clusters with the same satisfaction level where customers belonging to each cluster have similar interests. Finally, customer-centered marketing strategies and customer difference marketing campaigns are planned under the shadow of customer segmentation results. The experiments illustrate that our proposed method can support marketing decision marketing in practice that enriches the intention of the current customer relationship management

La recepción editorial y crítica de la narrativa contemporánea china en España

[ES] Desde el establecimiento de las relaciones diplomáticas entre China y España en 1973 y la Reforma y apertura, los intercambios económicos y culturales son cada vez más frecuentes. Muchas obras literarias chinas se han traducido gracias a los continuos esfuerzos de sinólogos y traductores de ambos países. El objetivo de este estudio es analizar la recepción de la narrativa contemporánea china en España desde la perspectiva editorial y crítica, revelar su estado actual y sus tendencias, con el fin de que la narrativa contemporánea china tenga más difusión y mejor aceptación en España. A partir de las teorías de la literatura comparada y de la estética de la recepción, intentamos examinar la evaluación de la narrativa contemporánea china en España mediante los puntos de vista de los editores, las instituciones literarias, los medios de comunicación y los lectores, respectivamente. Comprobamos que, el número de traducciones de la literatura contemporánea china aún está en un nivel bajo en comparación con la literatura anglosajona, y está lejos de integrarse en el sistema literario español. Los estudios de la narrativa contemporánea china en los círculos académicos españoles se centran en las obras de Mo Yan, así como en las traducciones y los fenómenos culturales y sociales chinos; la cobertura de las novelas chinas en los principales medios de comunicación españoles está impregnada con matices ideológicos, y la mayoría de los lectores españoles carecen de interés y tienen un conocimiento muy limitado de los escritores contemporáneos chinos y sus obras. Sin embargo, al juzgar por sus tendencias, el estatus marginal de estas novelas contemporáneas chinas en España ha cambiado en la última década, y poco a poco se están convirtiendo en una parte cada vez más importante de la literatura extranjera pluralista

Data Mining In Oil Price Time Series Analysis

This paper sums up the applications of statistic models such as ARCH-family models, cointegration theory and Granger causality etc in oil price time series analysis and introduces the method of data mining combined with statistic knowledge to analysis oil price time series. In addition, the paper also explains advantages, functions, relevant technologies of this method and its potential applications in hedging the oil shock risk