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[期刊] 运筹与管理
[作者]
王宇亮
为了有效提升重大工程项目风险管理的水平，本研究旨在基于内容挖掘技术和群决策理论通过在线评论和群体参与来研究风险因素的识别和分析问题。首先，利用网络爬虫和内容挖掘技术，从微博平台上提取与重大工程风险因素相关的在线评论并进行分析，基于此确定了体现关注热点的五个一级风险因素。其次，项目组选取了100名决策人员参与风险因素的分析问题，并将这些人员的偏好信息转换为二元语言短语。再次，采用基于K均值聚类的共识达成方法获取子群体的偏好信息；最后，基于IVTWA算子确定各项风险因素的影响程度。通过某水电工程的风险因素分析验证了所提方面的有效性。
关键词：
重大工程项目 风险因素 内容挖掘 群决策
[期刊] 统计与决策
[作者]
李寰 贾保先 许丽莉
文章融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
徐选华 杨欣 陈晓红
针对在重大突发事件应急决策大数据环境下决策者偏好的不确定性及偏离群体一致性导致的风险,提出一种基于UGC大数据挖掘的大群体两阶段风险性应急决策方法。首先,通过数据挖掘和自然语言处理方法从UGC中获取公众对事件的偏好信息并构建应急决策属性体系,利用TF-IDF方法结合专家评估信息确定属性权重;其次,建立一个意见开放式的两阶段决策流程,提出依据决策者意见的可靠度和准确度量化决策风险,利用聚类方法得到相应的成员权重,并使用TOPSIS法对决策方案进行排序。最后通过天津港"8·12"重大爆炸事故的案例分析和对比验证了所提出方法的可行性和有效性。
[期刊] 建筑经济
[作者]
刘丹璇
目前建筑工程风险隐患数据多为人工录入的非格式化的文本数据，为了从提取风险隐患数据中的有效信息，设计一套基于文本挖掘的建筑质量风险隐患提取模型。首先，根据文本的有向无环图和动态规划算法，对风险隐患数据进行切词处理；然后，根据TF-IDF算法计算切词后各词语的权重；最后，使用TF-IDF权值最高的2000个词汇构建LDA主题模型，并提取质量风险隐患主题和主题词汇。实验结果表明：（1）墙面开裂、孔洞封堵、混凝土填充、渗漏水、钢筋连接、接缝施工、外墙涂装和机电安装等为常发质量风险隐患；（2）未来可收集数量更多的风险隐患文本数据，提高LDA模型的精准度。
[期刊] 中国软科学
[作者]
方洪全 曾勇
现有文献多从某一具体方法讨论信用风险评估模型,受样本数量的约束,所建模型并不足以反映金融机构所处的信用风险水平。本文以1333笔实际贷款记录建立数据方,运用数据挖掘方法揭示了信用风险基本特征,建立起两阶段的信用风险评估体系,实证结果表明本模型是有效的,为金融机构建立风险评价体系提供有力的支持。
关键词：
数据挖掘 信用风险 分类模型
[期刊] 图书情报知识
[作者]
董克 陶艳
大数据是当前高速发展的新领域，也是广受关注的研究热点之一。本文以ＷＯＳ数据库中大数据研究论文为分析对象，利用斯坦福主题模型工具包对大数据研究的内容进行了挖掘。分析结果表明，当前国际大数据研究集中在大数据环境下的风险控制、大数据的核心技术、特定领域中的大数据及其应用研究等三大类十五个主题；大数据核心技术和特定领域中的大数据及其应用是当前大数据研究的主要内容；目前大数据研究的主题均处于高速发展阶段；特定领域的大数据及其应用研究增速最快，将成为未来最受关注的研究方向。
关键词：
大数据 内容挖掘 主题模型 研究趋势
[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱少强 邱均平
在对文献计量和内容分析进行特征归纳与比较的基础上,提出这两种研究方法所具备的一致性逻辑,即:通过借助于某种直观的或选定的形式化体系及定义在此形式化体系之上的运算集,对文献的某些外部特征与粗略内容特征进行量化统计,力图发现附着在大量文献群背后的隐含信息;探讨这两种方法在应用中必须满足的、隐含的预设前提;认为文献计量和内容分析都可以归并到信息计量与分析的类属下,发挥各自优势,进行理论、方法与应用的综合。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
谢嘉康 李亚迪 宁延
关联复杂性是重大工程决策过程中的重要特征，但相关研究较多在传统的项目管理框架内展开，显现出一定片面性和局限性。为此，将NK模型引入重大工程决策关联复杂性分析，通过梳理国内外相关研究，对重大工程决策关联复杂性作出定义并明确其具有的关联性、非线性、自适应性等特征内涵；从决策环境、主体和目标出发，分析重大工程决策关联复杂性并构建理论模型；以港珠澳大桥为例，提出重大工程决策关联复杂性带来的4个主要问题：决策结构、决策权力、主导决策和内外部关联性问题，并引入模块化影响矩阵、适应性游走方式、基因型搜索方式和参数K、C仿真等NK模型所特有的问题解决方法。结果表明，基于NK模型的问题解决方法能够较好地契合重大工程决策过程中各决策点自下而上彼此关联、交互影响的特征，为后续相关研究提供了模型框架和理论参考。
[期刊] 中国软科学
[作者]
戴德宝 兰玉森 范体军 赵敏
依据行为金融学理论,资本市场投资者的心理和行为对股票指数变动有重要影响。为此本文假设投资者情绪与股票指数存在一定内在作用机制,能预测股票市场整体价格变化。通过文本挖掘技术和情感分析方法生成积极和消极各三阶共六类投资者情绪时间序列数据;采用单位根检验、Granger因果关系检验和因子分析等方法构建上证投资者情绪综合指数,并分别使用支持向量机和神经网络预测股票市场价格变化,进行假设验证。结果表明:利用网络股市论坛文本数据和股票交易数据构建的上证投资者情绪综合指数能够提高股指走势预测的精度,有利于政府、在线平台、上市公司和投资主体更好决策。
关键词：
投资者情绪 股票预测 文本挖掘 机器学习
[期刊] 西南金融
[作者]
中国人民银行贵阳中心支行青年课题组 任丹妮
本文运用文本挖掘法测算了2012～2017年全国31个省市区绿色金融发展指数水平,在此基础之上,首次较为全面地检验了政策推动、金融发展、生态环境和经济基础四大类因素对各地绿色金融发展水平的影响,并分别对2012～2014年、2015～2017年两个时间段子样本,以及东、中、西部三个区域子样本进行了进一步检验。实证结果表明:从全国来看,地方专门政策和金融发展水平是推动我国各地绿色金融发展的关键变量,但金融发展水平的影响并不稳定,且有赖于地方政策的实施;从时间上看,金融发展水平和地方政策推动分别是2015年前后我国各地绿色金融发展的主要影响因素,2015年后政策的出台进一步增强了金融发展对绿色金融的推动作用;分区域看,由金融发展水平主导的、自下而上的绿色金融创新在东部地区更为活跃,而西部地区则更有赖于地方政策主导的、自上而下的支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 徐海峰
传统的关键成功因素分析方法是基于分析人员的认知能力来评估竞争对手的实力,认知能力的差距导致分析的结果各不相同。原有的分析过程主要依赖的是定性方法,因而分析的结果难以令人满意。针对这些问题,文章设计以信息资源为主导的分析过程,并在此基础上构建基于数据挖掘的关键成功因素分析模型。对模型的处理过程进行解析,并阐述其中涉及的关键技术。
关键词：
竞争对手 信息资源 数据挖掘 分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
任萍,宋伟,刘武
本文利用自组织数据挖掘中的GMDH算法,建立一个反映房地产销售面积变化的最优复杂性模型,分析影响房地产发展的主要因素,为制定相关的宏观经济政策提供理论指导和依据。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
洪娜 钱庆 李亚子 吴思竹 侯丽
文章在细致调研相关研究的基础上,对文本流中词的生命周期和背景词簇环境进行分析,提炼出词演化过程中的现象以及网络内容演化趋势的影响因素,提出网络内容演化趋势预测的思路与方法,进一步设计了综合指标体系,为后续的实验研究打下基础。
关键词：
词频 词簇 决策树 演化趋势
[期刊] 经济研究参考
[作者]
王安琪
我们所使用的财务事实和财务数字的准确性在很大程度上决定了一个财务决策的正确性。当今世界竞争变得越来越激烈，因此一个决策的时效性也跟着变得越来越关键了。所以，企业目前在财务决策领域最不能忽视的技术是应用数据挖掘技术。１．财务决策以全数据为参考，而不只是样本数据。根据目前已有资料对大数据的定义我们可以看出来，大数据是对所有相关数据进行分析不再是对样本数据进行随机的分析。其中我们不难发现主要原因有两种：第一，随着科技的
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
熊谦 唐文哲
结合中国水利领域信息化发展背景,该文以水利工程建设管理信息化专利为研究对象,提出一套基于文本挖掘的专利分析流程,对专利申请趋势、申请地域、申请人与国际专利分类号(IPC)等因素进行统计分析,运用文本挖掘方法进行专利主题聚类,并剖析各类专利的主题强度与演化特征。主要研究结果表明:中国水利工程建设管理信息化自2013年进入技术发展期, 2019年以来专利申请数量快速增长;隐含let分布(LDA)主题模型将该领域专利划分为9个技术主题,对应4个应用分类, Dirich其中“设备硬件”和“综合管理系统”类专利申请数量最多且持续增加,相关技术发展前景较好。“信息监测”类专利申请总体呈现增长趋势,但工程监测相关专利较少。“数据分析”类专利申请数量长期处于较低水平,反映出水利工程建设管理数据分析能力亟待提升。该研究结果揭示了中国水利工程建设管理信息化领域的技术布局、发展现状与应用前景。
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