基于 CiteSpace 的财经新闻外文文献计量分析（2021-2025）
摘要
本研究以中国知网 2021 至 2025 年收录的财经新闻外文文献摘要为分析文本，通过 CiteSpace 工具绘制其研究主题
词突现图谱与聚类图谱，揭示该领域技术驱动下研究主题的动态演进路径。研究发现：主题聚类呈现“技术驱动”与“场景聚焦”
的双重特征，涵盖“股票市场预测”“LSTM 模型创新”；技术方法从机器学习的初步引入（2021-2022）逐步深化至 LSTM
等深度学习模型的应用（2023-2025），股票价格预测成为核心场景；未来研究可向多模态数据融合方向转向。本研究采用可
视化手段揭示 4 年来财经新闻外文文献研究热点及其演进特征，旨在为该领域学术与实践研究提供参考与启示。
词突现图谱与聚类图谱，揭示该领域技术驱动下研究主题的动态演进路径。研究发现：主题聚类呈现“技术驱动”与“场景聚焦”
的双重特征，涵盖“股票市场预测”“LSTM 模型创新”；技术方法从机器学习的初步引入（2021-2022）逐步深化至 LSTM
等深度学习模型的应用（2023-2025），股票价格预测成为核心场景；未来研究可向多模态数据融合方向转向。本研究采用可
视化手段揭示 4 年来财经新闻外文文献研究热点及其演进特征，旨在为该领域学术与实践研究提供参考与启示。
关键词
财经新闻；外文文献；CiteSpace；突现分析；聚类分析
全文:
PDF参考
[1] 田静，关众著 . 财经新闻传播学 [M]. 北京：中国经
济出版社 , 2022.33.
[2] 熊浩博 . 融合知识图谱和情感分析的股价预测模型
[D]. 华东师范大学 , 2022.
[3] 孟雪井 , 杨亚飞 , 赵新泉 . 财经新闻与股市投资策略
研究——基于财经网站的文本挖掘 [J]. 投资研究 , 2016, 35
(08): 29-37.
[4] 刘林沙，陈秋雷编著 . 传播学数据分析方法 [M]. 成都：
西南交通大学出版社 , 2023.152.
[5] 马忠富 . 迎变革 促融合 助推金融市场高质量发展 [J].
债券 , 2023, (11): 39.
(1 摘要 Views, 7 PDF Downloads)
Refbacks
- 当前没有refback。