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[期刊] 现代情报
[作者]
李昌兵 庞崇鹏 凌永亮 王强
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79
[期刊] 图书情报知识
[作者]
严炜炜 孙晓瑞 黄为
[目的/意义]知识直播平台的出现为用户提供了知识获取、知识交流以及知识变现的全新渠道,研究知识直播产品特征提取与问题挖掘有助于提升知识直播产品质量,促进知识直播平台持续良好发展。[研究设计/方法]以知乎Live为研究对象,提取热门分区9,108条用户评论中的产品特征高频词,构建知识直播产品特征体系;并利用细粒度观点抽取方法抽取具有消极情感的用户评论观点以揭示知识直播产品存在的问题。[结论/发现]知乎Live讲座产品特征体系可归纳为主讲人、课程、用户三大维度,其中用户最为关注内容质量、内容形式等课程维度相关特征;知识直播产品主要存在干货不足、主讲人答疑不够认真、时间安排不合理等问题,对此平台应协同主讲人以问题为导向针对性地改善服务质量。[创新/价值]聚焦于新型知识传播渠道,为知识直播平台改进知识服务、提高用户满意度提供参考建议。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
赵明辉 张玲玲 顾基发
在网络社区兴起的背景下，鉴于网络社区的海量评论数据中蕴含着大量专家用户群体智慧，提出基于网络评论文本挖掘的技术预见新型方法，以促进技术预见活动顺利实施并取得准确可信的最终结果。首先从多源数据中获得种子科技主题，并将其投放至开放网络社区，吸引专家用户进行充分讨论形成交互数据，经过数据爬取、清洗、存储等环节得到网络评论数据集，再利用情感分析、主题模型等方法对网络评论中蕴含的隐性知识进行显性化挖掘，结合相关领域专家的研判最终得到辅助技术预见决策的有价值信息。这一新型方法可以使技术预见活动大幅降低成本、打破时空限制，便于大规模专家参与其中，并最大限度降低少数专家主观色彩浓厚的负面影响。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 张梓锌 张良
针对目前网络安全态势评估方法在特征提取、高效性等方面存在的不足,该文提出了一种基于并行特征提取和改进双向门控循环单元(BiGRU)的网络安全态势评估方法,设计了一个由并行特征提取网络(PFEN)和基于注意力机制改进的BiGRU组成的深度学习模型(PFENABiGRU)。PFEN模块由并行的稀疏编码器组成,用于差异化地提取不同网络威胁的关键信息并将提取的特征与原始信息融合;ABiGRU模块通过注意力机制对关键特征进行加权以提高模型的准确性。将训练好的PFEN-ABiGRU模型用于网络威胁检测,根据威胁检测结果,结合提出的网络安全态势量化指标,计算网络安全态势值。实验结果表明,PFEN-ABiGRU在精确率和召回率上均优于对比的其他模型。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李杰 李欢
[目的/意义]构建在线评论的产品特征提取及情感分类模型,可以为产品设计人员进行产品优化改进提供决策支持。[方法/过程]提出了基于卷积神经网络算法的产品特征提取及情感分类模型。模型采用卷积神经网络进行短文本评论情感分类,以情感分类标签标注相应评论中提取的产品特征词,并利用词向量对产品特征词聚类。通过爬取的笔记本电脑和手机评论对模型进行训练和测试。[结果/结论]结果表明,模型能够实现有效的产品特征提取及高准确率情感分类,是在线评论分析的有效模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
党耀国 侯荻青
多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难。针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的"绝对量"特征、"波动"特征、"偏度"特征、"峰度"特征及"趋势"特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失。利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题。
关键词：
面板数据 特征提取 动态聚类 交通事故
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴大洋 邓光明
多指标面板数据的复杂数据结构给聚类方法的适应性带来了一些困难。针对这一问题,文章用主成分分析对前人提取的特征进行二次提取,消除了各特征的信息重叠,并采用熵值法对特征量进行赋权,使提取的特征更为合理,从而优化了聚类结果。通过房地产数据的实证分析,表明改进后多指标面板数据聚类方法的聚类效果更好。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马红梅 甘利人 岑咏华
The article introduces the concept of Web mining.Then a system for automatic personalization based on Web usage mining and Web content mining is focused on.
[期刊] 情报科学
[作者]
周源 刘怀兰 杜朋朋 廖岭
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄晓斌 张兴旺
[目的/意义]由于网络动态数据在不断影响看企业动态竞争环境的形成和实时情报服务的创新发展,对其进行专业性研究就显得十分有必要。[方法/过程]分析CI视角下网络动态数据的内涵、特征及类型,概述网络动态数据挖掘研究经历的发展阶段,指出网络动态数据挖掘在竞争情报、战略管理及网络监测等领域有着较为广泛的需求及应用前景。最后,对CI视角下网络动态数据挖掘的基本原理、业务流程、系统模型设计及应用进行研究与分析。[结果/结论]研究认为:网络动态数据作为情报价值链的一种上游属性,能为情报研究与竞争情报活动提供竞争环境、竞争对手及竞争策略的动态、实时的数据集,具有动态进化性、突变性、开放性、时序性和实时性等特性...
关键词：
竞争情报 网络动态数据 情报价值链
[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] 统计与决策
[作者]
刘兵 郑承利
由于小波理论的高频面板数据聚类方法需要选择合适的母小波以及设置可行的分解层数，其聚类结果较易受到人为影响，缺乏自适应性。文章提出了一种基于经验模态分解特征提取的高频面板数据自适应聚类方法，该方法基于经验模态分解法分解高频时间序列信号，提取“绝对”特征、“趋势”特征、“高频波动”特征和“低频波动”特征，并运用熵值法进行客观赋权，进而构造基于加权余弦距离的层次聚类算法。实证检验结果表明该方法更适用于非平稳、非线性的高频面板数据聚类问题，正确率明显提高。
[期刊] 情报学报
[作者]
王玙 刘东苏
协同过滤利用与目标用户相似性较高的邻居对其他产品的评价来预测目标用户对特定产品的喜好程度,用户间的相似性定义至关重要。传统协同过滤算法定义相似性时不考虑用户偏好,为了解决这一问题,本文提出基于联合聚类的协同过滤算法。该算法利用联合聚类识别用户偏好,定义用户偏好相似性。当可用数据还包括用户的属性信息时,算法提取有共同偏好的用户的公共特征,进一步定义基于属性的相似性,结合属性相似性与打分相似性产生推荐。实验用MovieLens数据验证推荐算法的准确性,实验结果表明本文算法可以处理极度稀疏数据,且预测的打分更加
[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。
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