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[期刊] 情报科学
[作者]
汪祖柱 阮振秋
【目的/意义】为进一步加强政府获取公众信息的能力、有效提高政民互动的效率。【方法/过程】使用文本分析、关联规则Apriori方法对政务微博"平安北京"的公众评论文本数据进行用户观点的挖掘与分析。【结果/结论】最终从评论数据中识别出公众对事件的关注点、公众期待等有助于政府理解民意的相关信息。
关键词:
政务微博 数据挖掘 关联规则 公众观点
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报学报
[作者]
冯小东 马捷 蒋国银
政务微博代表的社交媒体逐渐成为政府提供公共信息服务及其与公众沟通的新渠道,对政务微博信息传播行为规律的挖掘有助于"互联网+"背景下政府精准服务实现和网络舆情管理。本研究突破传统研究限于从微博信息和发布者特征角度研究政务微博的传播规律,从公众的微观行为的视角,基于社会资本、社会信任和行为习惯等理论,构建了政务微博信息传播效果的影响因素模型,尝试利用微观公众个体的行为记录对相关变量进行测量。针对其中的公众与微博的兴趣和情感匹配,给出了基于文本挖掘的度量方法。收集新浪微博平台的数据,分别利用统计分析、回归模型和预测建模等方法验证了不同特征对政务微博传播效果的影响。研究结果表明,政务微博发布机构的社会资本(粉丝数量、粉丝质量、行政级别)、社会信任(公众的情感倾向)和行为习惯(公众的历史兴趣主题)对政务微博的传播效果具有显著影响,并发现公众在政务微博平台形成的社会信任相比其行为习惯对其传播相关政务微博行为影响更大,具有很强的解释和预测能力。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈治 吴娟娟
宫颈癌是全世界女性发病率和死亡率位居第二的恶性肿瘤,文章对宫颈癌样本数据集进行关联规则的Apriori算法分析,得到准确有效的关联规则,为宫颈癌的筛查和诊断提供一种新的思路。结果表明:年龄、性行为、吸烟情况、荷尔蒙避孕药服用情况、节育环放置情况均会导致不同支持度和置信度的性病或癌症的发生,且性病发生和癌症诊断这两者之间也存在着紧密的联系和规则。
[期刊] 统计研究
[作者]
戴稳胜,匡宏波,谢邦昌
The paper describes the classification of relationship rule and its effects judging standards and the realization procedure through computers.The paper fully introduces to the relevant knowledge about relationship rule.
关键词:
关联规则 支持度 置信度 增益
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
阳玉堃
图书馆的公众形象对图书馆的发展有重要意义,在公众话语权释放的社交网络时代,研究新环境中图书馆公众形象有助于图书馆形象管理。使用火车头采集器采集2017年1月至6月以"图书馆"为关键词的中文微博记录,经数据清洗处理后,使用Python、ROST CM6进行文本内容分析,对基础设施形象、馆员形象、管理形象、文化形象、馆藏资源形象、馆舍及位置形象、服务形象进行形象感知及情感倾向感知。研究表明:社交网络用户对图书馆形象主要持积极态度,而对不同形象的感知各有侧重。最后基于此对社交网络中的图书馆形象进行讨论,提出形象管理的有关建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王和勇 蓝金炯
提出将关联规则方法应用到微群核心用户挖掘中,选取新浪微群作为具体实验对象,分别利用关联规则方法、主流的社交网络方法和常用的评价指标体系方法对采集到的真实微群数据集进行对比分析,验证模型的有效性。同时发现常用的评价指标体系方法需要根据微群的具体问题进行调整,而关联规则方法可自动处理,说明关联规则方法具有普适性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 向坤
分析传统LDA模型在进行微博热点挖掘时所得概率结果抽象且难以结合实际解释的缺点;考虑到微博本身的数据特点和信息论中信息量的观点,提出微博热度的概念,并将其引入到LDA模型的热点挖掘研究中,构建基于微博热度的LDA模型;通过API采集微博数据上的实验,证明新方法与旧方法具有相同的性能,而且能得到更直观的微博热度表,并得出更具有说服力的挖掘结论。
关键词:
LDA 微博热度 主题模型 热点挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁晓贺 田儒雅 吴蕾 张学福
[目的/意义]微博舆情的形成是一个多层面、错综复杂的过程,可采用超网络描述和揭示。[方法/过程]构建了包含用户—观点—情感—时序阶段4层子网的超网络模型,并将该模型应用于"毒疫苗"事件这一具体实例中。[结果/结论]研究表明,舆情主题发现超网络模型的子网分析可揭示每层子网的特征信息,超边分析可用于舆情预警分析、舆情主题挖掘及舆情主题演化分析。[局限]下一步研究将从细化指标、多重验证两个方面对模型进行完善。
关键词:
微博 舆情 主题挖掘 超网络
[期刊] 统计研究
[作者]
朱建平,谢邦昌
The paper explores the problems of application of association rule of data mining.
关键词:
数据挖掘 关联规则 提升 统计
[期刊] 地理科学进展
[作者]
张雪伍 苏奋振 石忆邵 张丹丹
随着空间数据获取技术的进步,空间数据量日益增大,已超出人们的分析能力。传统的空间数据分析方法只能进行简单的数据分析,无法满足人们获取知识的需要。空间关联规则是空间数据挖掘一个基本的任务,是从具有海量、多维、多尺度、不确定性边界等特性的空间数据中进行知识发现的重要方法。本文从基本概念、分类、挖掘过程、挖掘方法、目前研究成果等方面对其进行综述,重点阐述了空间关联规则挖掘效率的改进策略、基于不确定空间信息的挖掘方法、挖掘过程及结果的可视化、弱空间关联规则的挖掘方法等。通过对现有空间关联规则研究成果和存在问题的深入剖析,指出了其未来主要的发展方向。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
陈梅 刘忠 陈国英 周娟
目的分析医院病人医疗费用构成,探讨医疗费用项目结构的合理性,挖掘超标医疗费用超标的原因,使医院管理者有针对性的控制医疗费用。方法以各疾病诊断相关组医疗费用的3/4分位数作为该组超标费用阈值,区分标内费用和超标费用;利用数据挖掘中的关联规则挖掘方法中的Apriori算法挖掘与超标费用有强关联的条件属性。结果在呼吸系统疾病中,1/4的超标医疗费用患者消耗掉了超过40%的医疗资源。关联规则模型共挖掘出4条有意义的关联规则,监测到发生费用超标的病例占超标费用人数的10.7%。4条规则中具有此条件使得超标发生的可能性依次是原来的2.47、2.36、2.30和2.29倍。结论:医院质量控制部门对医疗费用管理时可以参考关联规则挖掘出的强关联规则,对入院病人中满足规则的应给予重点关注,在满足病人医疗需求的前提下尽量避免超出标准费用的情况发生,加强医疗费用支出的事前预防。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黄名选 严小卫 张师超
完全加权关联规则挖掘在信息检索查询扩展领域中有着很高的应用价值。在深入研究现有算法的基础上,提出基于两次剪枝的完全加权关联规则的挖掘算法,给出与其相关的定理,进行相应的实验。该算法采用两次剪枝策略,候选项集数量和挖掘时间明显减少,挖掘效率得到提高。实验结果表明了该算法的有效性,与现有算法比较,挖掘效率确实得到改善。
关键词:
关联规则 数据挖掘 算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余传明
本文首先对产品评论中的观点挖掘进行了形式化的描述,给出了基本的研究思路;接着分析了从产品评论中识别产品属性的原理,并对基于词汇共现的方法和基于机器学习的方法进行了比较;然后分析了对相关属性进行极性判断的原理,并对各种现行方法进行了比较;最后对观点挖掘在未来的发展热点进行了展望。
关键词:
观点挖掘 情感分类 文本挖掘
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文献计量分析
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