情绪共鸣

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基于理性情绪行为治疗理论的ABC理论，设计出“理性抗挫法”心理活动指导方案，针对高职一年级学生开展团体干预。研究表明，该方案有效提高了学生的抗挫折能力。

项目背景与意义 股民情绪分析的重要性： 投资者情绪会对股票价格和市场产生显著影响，通过爬取与分析在线评论，可捕捉情绪变化，理解市场动态，为投资决策提供有价值的参考。 项目目的 本项目通过Python爬虫抓取东方财富网特定股票的散户评论，并运用自然语言处理（NLP）技术中的SnowNLP库进行情感分析，探索用户情绪的时间变化趋势。 数据源与获取方法 数据源简介 来源：东方财富网 (http://guba.eastmoney.com/) 内容：散户评论 范围：特定股票评论 数据获取技术栈 Python版本：3.x 核心库： selenium：模拟浏览器行为，用于动态页面爬取。 PhantomJS：无头浏览器，配合selenium使用。 re：正则表达式，文本清洗。 json：JSON数据处理。 爬虫实现细节 爬虫类定义 类名：Crawler 构造函数参数： stocknum：股票代码 page：页面编号 初始化步骤： 设置URL格式 配置PhantomJS的DesiredCapabilities，如资源超时时间等 初始化PhantomJS驱动 核心方法解析 crawAllHtml(url)： 模拟浏览器访问指定URL，等待页面加载完成 getNewUrl(url)： 将新URL添加到集合中 filterHtmlTag(htmlStr)： 使用正则表达式去除HTML标签、脚本、样式等，保留纯文本内容 getData()： 调用crawAllHtml方法加载页面 通过XPath定位评论列表，提取每条评论中的信息

预测股票市场趋势一直吸引着不同领域研究者的目光，机器学习在金融市场预测中的应用也逐渐引起关注。本研究采用七种数据挖掘技术，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树、随机森林和 Adaboost，对上证指数的股价走势进行预测。 研究收集了2017年4月至2018年5月期间来自中国金融社区社交媒体平台 Eastmoney 的评论数据，并从中提取情感倾向。结果显示： 来自 Eastmoney 平台的情感信息可以有效提升模型预测准确率。 基于正面和负面情感分类，所有模型的预测准确率均达到75％以上，其中线性支持向量机模型表现最佳。 价格波动与看涨指数之间存在强相关性，可以据此推断出收盘价的总体趋势。

该程序实现了一个二元感知器分类器，用于测量测试实例的分类精度。训练和测试实例是正面/负面评论的集合。程序需要与以下4个文件一起运行：train.positive（正训练实例）、train.negative（负训练实例）、test.positive（阳性测试实例）、test.negative（否定测试实例）。这些文件应位于“./data”目录下。如需更改文件名，需相应更新代码。构建和执行指令请从命令行运行python perceptron.py。程序提供2个选项：训练迭代所需次数的数据重复，以及单个测试迭代的运行。每次训练迭代后，测试数据用于获取所需的迭代次数，并绘制错误率与迭代次数的关系图。注意：选项2需要matplotlib包以绘制图形。