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[期刊] 会计之友
[作者]
王燕嘉
从互联网上获取信息进行分析，已经成为人们进行决策的重要手段。有效地从海量数据中获取正确的目标信息是当前的重点和难点问题。通用搜索引擎检索的结果由于主题相关性不强，无法满足特定用户的需求。文章在改进ＳＶＭ参数寻优算法的基础上，提出了结合关键词过滤算法和适用于大数据分类的支持向量机算法，并利用设计的财务管理相关主题信息分类算法，构建了财务管理相关主题爬虫系统。实验结果表明，基于关键词与改进支持向量机的财务管理主题相关爬虫能有效地采集目标信息，能够较好地适用于财务管理舆情管理和财务管理危机管理等相关领域。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘爱琴 王友林 尚珊
随着信息化技术的不断提高,知识性数据库不断向集成化、智能化的方向发展,信息检索功能不断发展和完善,在满足用户信息需求的便捷性方面有很大的提升。信息资源的极大丰富,使得信息查全率得到很大提高,但随之带来用户检索、筛选时间的增加,以及查准率的降低。为了解决这一矛盾,本研究融合网络爬虫技术和学术资源网站结构化数据的特征,将网站网页数据进行爬取、加工、整合,用结构化、可视化的图像数据辅助检索,实现了在缩小用户的筛查范围,提升用户检索的准确度的同时,以关联推荐方式提升用户在学术资源网站中信息检索的效率。
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
陈伟 孙梦蝶
大数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题,如何获得审计需要的相关数据是开展大数据审计的关键环节。本文首先阐述了开展大数据审计的重要性,分析了目前大数据审计数据采集过程中存在的问题;在此基础上,提出了基于网络爬虫技术的大数据审计方法原理;最后,以某审计项目为例分析了如何采用网络爬虫技术实现所需要审计数据的采集。研究结果为今后开展大数据审计提供了技术方法。
关键词：
大数据审计 网络爬虫 数据采集 审计方法
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
夏天
【目的】将维基百科蕴涵的世界知识以词向量方式融入TextRank模型,改进单文档关键词抽取效果。【方法】利用Word2Vec模型基于维基百科中文数据,生成词向量模型,对TextRank词图节点的词向量进行聚类以调整簇内节点的投票重要性,结合节点的覆盖和位置因素,计算节点之间的随机跳转概率,生成转移矩阵,最终通过迭代计算获得节点的重要性得分,选取前TopN个词语生成关键词。【结果】当TopN≤7时,词向量聚类加权方法均优于对比方法;TopN=3时,F值取得最大值,比先前最优结果增量提升了3.374%;Top
[期刊] 图书情报知识
[作者]
吕鹏辉 邵建芳 杨善林
本文对学科语义知识网络的发展历程进行了详细回顾,从最初的雏形概念网络到目前的基于语义层面的大型数据仓库的构建,再到叙词表或者本体网络的构建。这些都与时代背景下的大数据与可视化技术离不开关系,目前卓有成效的叙词表是医学领域和化学领域的机标词库和叙词表。论文还介绍了学科语义知识网络的基础理论、诞生背景和构建方法,学科语义知识网络的诞生和发展与科学知识网络整序、大数据技术的诞生、可视化手段的成熟有着千丝万缕的联系。本文选择医学信息学进行语义网络的实证研究并展示了其语义网络演化过程。
[期刊] 当代财经
[作者]
邓庆山 梅国平
如何识别虚假财务报告是一件十分困难的事情。针对虚假财务报告的特点,设计一个基于支持向量机的虚假财务报告识别模型将有助于该问题的解决。根据1999-2002年的年度审计报告意见类型,从上市公司中选取44家虚假财务报告样本,并按照一定的标准选择了44家对比样本,这88个样本构成训练数据集。类似地,从2003-2006年的上市公司中,选择了73家虚假财务报告样本和99家对比样本,这172个样本构成测试数据集。我们使用训练数据集对支持向量机模型进行训练,并将训练后的模型对测试数据集进行测试,取得了较好的实验结果。
关键词：
虚假财务报告 支持向量机 识别模型
[期刊] 现代管理科学
[作者]
肖智 李星
文章采用支持向量机(SVM)来处理上市公司财务数据,与传统的方法相比较,有较好的范化能力,避免了传统方法的不足,能较客观的对上市公司财务困境进行预测。事实证明本模型是有效的,能为投资人和债权人的决策提供有力的支持。
关键词：
支持向量机 财务困境 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邱玉莲 朱琴
随着企业经营的不确定性的增强,财务风险的预测成为财务管理的一项重要内容。本文根据支持向量机的基本原理,探讨了基于支持向量机的财务危机预警方法。实例表明,该方法应用于财务危机预警中是有效的,为财务危机预警提供了一条新的研究思路和方法。
关键词：
财务风险 SVM 预警模型
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
张敏 朱明星 夏宇
为梳理国际大数据研究领域的研究脉络和发展趋势,本文从关键词-时序研究视角出发,以WOS平台SSCI、SCI数据库中931篇大数据相关文献为研究样本,采用高被引文献网络、重要文献共引时序网络、关键词聚类网络等分析方法对大数据领域的知识基础发现、研究主题识别、主题演化分析展开研究。结果表明,大数据研究的知识基础集中在算法和语义层面,研究有从技术层面转向应用层面的发展趋势,大数据技术与营销学、医学、心理学、教育学、传播学等学科的交叉性研究以及大数据应用中隐私与开放的平衡将是未来的研究热点。
关键词：
大数据 关键词 时序 研究主题 演化分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨建林
When designing an automatic abstracting method using automatic clustering thought,it's required to generate a paragraph's keyword vectors.The precision of keyword vectors has a big influence on the effect of paragraph clustering,hence influencing that of automatic abstracting.In this paper,a method ...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
侯靖勇 谢磊 杨鹏 肖雄 梁祥智 徐海华 王磊 吕航 马斌 CHNG EngSiong 李海洲
针对少资源语言的语音关键词检出技术受到了广泛关注。该文在基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的关键词检出框架下,提出了基于音素边界的局部匹配策略,用以解决基于样例的语音关键词检出任务中的近似查询问题。在QUESST 2014评测数据上采用多种特征进行了实验验证。实验结果显示:基于音素边界的局部匹配策略不仅在近似查询T2和T3任务上的检出效果明显提升,在精确查询T1任务上也获得了有效提升。随后的系统融合实验表明,该策略能够大幅提升融合系统的性能。
关键词：
检出 少资源语言 动态时间规整 局部匹配
[期刊] 图书情报工作
[作者]
浦墨 郑彦宁 赵筱媛 刘志辉
通过计算词共现关系强度,利用基于词共现关系强度和关键词词频的叙词选词方法确定数据通信领域的叙词候选词,并将其选词结果与基于关键词词频的选词方法选出的叙词候选词进行对比分析,结果显示:基于词共现关系强度和关键词词频的叙词选词方法选出的叙词候选词比基于关键词词频的叙词选词方法选出的叙词候选词质量更高。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
高婷
通过统计5种核心期刊4年来所发表的相关文章的关键词数量、属性及类别,分出10个方向,然后按照关键词的出现频次分布,排出每个方向所涉及关键词的频次顺序,来追踪2006年—2009年以来我国财务、会计理论研究的热点问题,并与国内外的研究进行对比,印证了本研究结论的正确性和科学性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
黄子峻 张晓雷
关键词检测旨在从语音中检测出待识别的关键词,深度神经网络为小型关键词检测任务提供了有效的解决方案。大多数现有关键词检测方法采用Softmax最小化交叉熵损失函数,假设测试和训练样本来自相同分布,侧重于在训练集上最大化分类精度,而未考虑训练集外的未知语音。若训练数据有限,关键词检测系统在遇到未知语音时,实现鲁棒性和高准确率仍比较困难。该文研究了开放集学习方法,结合深度特征编码器和基于卷积原型学习、互斥点学习的分类器,用于开放集关键词检测任务。该文提出的关键词检测方法不仅提高了关键词的分类精度,而且具有较好的非关键词检测性能。在Google Speech Commands数据集V0.01和V0.02,以及由LibriS peech衍生的LibriW ords数据集上的试验结果表明:该文提出的关键词检测方法在大多数评估指标上优于基线方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
于谦龙 顾晓敏
文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用Logistic、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果。文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值。
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