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[期刊] 图书情报工作
[作者]
于跃 徐志健 王珅 王伟
运用TDA和gCluto软件对SCI数据库中近5年的相关文献进行处理,获得双聚类矩阵图,经分析后得到该学科领域近年来的期刊研究主题方向与热点。结论认为,双聚类方法能够很好地反映学科发展状况及研究热点,从而为医学人员提供有价值的信息与知识,值得进一步研究与推广。
[期刊] 统计与决策
[作者]
万星火,檀亦丽
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求、主要规则及数据挖掘领域中的聚类的有效性衡量。
关键词：
数据挖掘 知识发现 聚类方法
[期刊] 经济学动态
[作者]
姚加权 张锟澎 罗平
在金融学领域的传统实证研究中,所用数据多局限于财务报表和股票市场数据等结构化数据。而在大数据时代,计算机技术的进步使得数据类型不断丰富,研究者开始将非结构化的文本大数据引入到金融学领域的研究中,其主要包括上市公司披露文本、财经媒体报道、社交网络文本、网络搜索指数以及P2P网络借贷文本等,并对文本的可读性、语气语调、相似性以及语义特征展开研究。本文首先介绍了金融学领域文本大数据挖掘步骤和方法,描述了语料获取、预处理过程、文档表示以及文档的特征抽取;然后根据不同的文本信息来源,梳理了金融学文本大数据的研究进展;最后对未来金融学文本大数据的研究方法和研究内容进行了展望。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王效岳 赵冬晓 白如江
[目的/意义]利用文本数据挖掘技术深入挖掘专利文献主题内容,与更具有前瞻性的领域规划文本进行对比分析,发现哪些技术主题是当前饱和技术主题,哪些是未来潜在发展技术主题,以期提高技术预测的准确性,并降低预测结果的风险性。[方法/过程]在对国内外的技术预测方法进行梳理总结的基础上,利用文本数据挖掘技术挖掘专利文献技术主题,在此基础上加入时间维度,形成专利技术路线图,然后与规划文本中的规划信息进行对比分析,从而进行技术预测分析。[结果/结论]通过纳米技术在能源领域的应用进行实证研究,有效地实现了技术预测,并降低了
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
薛浩 马静 朱恒民 姚静
本文旨在以可视化的知识地图展现防务快讯文本挖掘下的挖掘结果,为情报工作者获取知识提供方便。当前,文本挖掘的可视化展现在方法和技术上都是一个难点,本文尝试在文本挖掘系统中引入SOM神经网络算法,该方法在知识可视化方面效果比较突出,配合国防词汇本体非常清晰的层次结构,能够很好地将文本挖掘系统采集到的防务信息聚合成有序的知识并以色块图的形式展现给用户。实验结果表明这种方法聚类结果准确,可视化展示界面简单明了,方便用户了解热点问题、获取知识,便于支持决策。
[期刊] 情报学报
[作者]
邹涛 黄源 张福炎
基于 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 的信息挖掘是数据挖掘和数据仓库技术中的重要组成部分，也是网络信息处理领域中的一项新课题。本文介绍了网络信息挖掘的概念，并给出了在 Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ 上针对文本信息进行信息挖掘的算法和步骤。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
彭佳红 张铭
数据挖掘是一个崭新的计算机应用领域,而生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科.综述了数据挖掘技术的内容、过程、方法和模式,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了数据挖掘技术对生物信息挖掘应用的途径.
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
高志华 马莉丽 石晓辉 李桂琴
近年来,长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)因其在细胞生命活动中的重要作用而受到越来越多的关注,发表的lncRNA文献数量也急剧增长。当前,对于普通的生物学家而言,人工文献挖掘主要靠在文献数据库中进行关键词搜索。然而,传统的文献检索已经很难适应文献累积速度。所以,我们通过R语言编程在万方数据库在线抓取到604条lncRNA文献记录,利用文献计量分析、关联分析、社会网络分析等数据挖掘工具,对其标题、作者、关键词、基金等文献外部特征进行了文献挖掘初步探索。结果表明,这种方法
关键词：
R语言 lncRNA 文献挖掘 生物学
[期刊] 情报学报
[作者]
谭章禄 彭胜男 王兆刚
了解国内文本挖掘领域的研究热点和趋势,对于掌握领域内容的发展变化及促进相关研究的进一步发展具有重要意义。首先,本文以CNKI数据库中1998—2017年的1155篇文本挖掘相关主题的研究文献为样本,以文章关键词的词频矩阵为数据,利用SPSS软件对其进行聚类分析。然后采用卡方统计抽取高关联度关键词对聚类结果进行解读,根据聚类结果将文本挖掘领域的文献从宏观上划分为13类,从而把握国内文本挖掘的研究热点与趋势。分析结果表明,国内关于文本挖掘的基础研究、文本大数据预处理、文本挖掘应用领域的研究是热点,有关关联规则、文本聚类、文本分类相关的应用研究文献数量较少,未来关于文本主题分析、文本大数据预处理、网络文本挖掘的研究可能成为新的趋势。
关键词：
文本挖掘 聚类分析 研究热点 趋势
[期刊] 统计研究
[作者]
殷瑞飞 朱建平
本文基于Q型因子分析的基本思想,结合对应分析方法,建立了一种适用于大型数据库聚类的方法。该方法既解决了Q型因子分析算法效率方面的问题,也解决了传统对应分析法中缺乏客观分类标准、信息损失严重等多种缺陷,在实证分析中也取得了良好的效果。
关键词：
数据挖掘 聚类分析 对应分析 因子旋转
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 张婧
本文简要介绍了不良信息的概念和分类,有针对性地分析了国内外不良信息监测的研究现状与问题,综合应用文本内容特征分析、文本分类分析等挖掘方法,构建了W eb文本不良信息监测模型,提出了文本不良信息监测算法。
关键词：
数据挖掘 不良信息 信息监测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谢秀芳 张晓林
[目的/意义]为了加强针对科技路线图的情报研究,探索从科技路线图报告中自动抽取核心信息的方法。[方法/过程]通过分析21个国家或组织发布的166份科技路线图的内容组织和表达特征,总结科技路线图中包含的核心信息,提出一种新的信息抽取思路"抽取—同步—分类",实现对科技路线图中核心内容的抽取。[结果/结论]以45篇科技路线图报告为测试案例进行方法验证,最终获取26736条有效数据信息,按时间序列可视化呈现,能够基本反映科技路线图的主要内容,表明该方法设计可行,能够快速获取科技路线图中的核心信息,提高针对科技路
[期刊] 统计与决策
[作者]
王劲波,翁伟,许华荣
聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用。本文介绍了聚类算法的几种分类,并例举了几种基于密度的聚类算法。最后以一种新颖的基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP为例,详细介绍整个聚类算法的工作过程。
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
王金羽 詹逸思 冯起 李曼丽
信息时代海量增长的文本资料成为质性研究者开展研究的数据宝藏，但未得到充分研究，其原因在于针对海量中文文本数据的有效分析方法尚待突破。文章率先在质性研究范式中使用了以结构主题模型(STM)为代表的人机协同方法，对某大学在线教学效果评估的课堂观察记录数据展开文本挖掘。以教学评估研究数据分析为例，完整呈现了在教育质性研究中应用STM进行数据挖掘的四个步骤，并分析了其在挖掘海量中文文本资料方面的独特优势。研究表明，跨学科研究方法的尝试有助于解决教育学科甚至人文社科领域内海量中文文本在质性分析上的固有难题。
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