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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张玉峰  蔡皎洁  
在领域本体已知和文本语义标注主要步骤的基础上,本文用数据挖掘技术实现文本语义信息的获取,提出了文本语义分析与标注的基本思想和处理流程,深入探讨了用聚类分析完成实例分析与标注过程,用关联挖掘和分类方法完成实例间关系的分析与标注过程。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 明均仁  
面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。
[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。
[期刊] 旅游科学  [作者] 李君轶  杨敏  
文探讨了Web数据应用于旅游需求预测的优势,构建了旅游Web信息组织和旅游需求之间的映射关系,并由此探讨了如何利用Web数据挖掘技术进行旅游需求分析和预测,和建立基于旅游Web数据分析(预测)的知识库的规则,从而明确了其分析和预测流程,并以陕西省为例进行了实证分析。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 潘卫东  
文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对WEB数据的复杂性和特殊性,WEB的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对WEB页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 许鑫  郭金龙  姚占雷  
通过总结Web文本挖掘在竞争情报中的应用,尝试将Web文本挖掘方法应用于行业态势分析,提出基于行业态势分析的Web文本挖掘流程,并以2011年上海车展中的相关报道,采用时空分布、词频分析、共现分析等方法对汽车行业态势分析进行实证研究,最后探讨我国汽车行业的发展趋势。
[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] 张玉峰  何超  
本文在分析、比较和综合国内外网络舆情信息分析处理技术的基础上,将Web挖掘技术引入舆情智能分析处理中,构建了基于Web挖掘的舆情信息智能分析模型,并通过系统实例介绍了Web挖掘在网络舆情智能分析中的具体应用。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 阮光册  
为弥补改进传统Web文本挖掘方法缺乏对文本语义理解的不足,采用本体与Web文本挖掘相结合的方法,探讨基于领域本体的Web文本挖掘方法。首先创建Web文本的本体结构,然后引入领域本体"概念-概念"相似度矩阵,并就概念间关系识别进行描述,最后给出Web文本挖掘的实现方法,发现Web文本信息的内涵。实验中以网络媒体报道为例,通过文本挖掘得出相关结论。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王曰芬  宋爽  熊铭辉  
从应用出发,在综合已有研究成果基础上,分析共现分析在文本知识挖掘中的主要作用,提出基于空间分布、时间分布和内外关联的文本知识挖掘的三种应用思路,研究利用共现分析挖掘文本知识的一般应用流程,并分析适用对象范围、适用的研究目标及应用的优缺点。
[期刊] 会计之友  [作者] 张志恒  成雪娇  
大数据的浪潮推动着审计技术的变革,给审计模式和审计方法都带来了巨大的改变。传统的审计数据分析方法不能对半结构化以及非结构化数据进行分析,也无法满足大数据环境下审计信息化发展的要求,亟须提出新的审计数据分析思路和方法。在此背景下,文章提出了基于文本挖掘的审计数据分析框架,并阐述了采集与存储、挖掘与分析、总结与发布详细的审计数据分析流程。通过利用文本挖掘技术对采集的非结构化原始审计数据进行挖掘,根据明确的审计需求建立不同的文本挖掘模型,对审计数据进行分析,进而发现审计疑点,最终形成可理解的审计证据和审计线索。
[期刊] 会计之友  [作者] 张志恒  成雪娇  
大数据的浪潮推动着审计技术的变革,给审计模式和审计方法都带来了巨大的改变。传统的审计数据分析方法不能对半结构化以及非结构化数据进行分析,也无法满足大数据环境下审计信息化发展的要求,亟须提出新的审计数据分析思路和方法。在此背景下,文章提出了基于文本挖掘的审计数据分析框架,并阐述了采集与存储、挖掘与分析、总结与发布详细的审计数据分析流程。通过利用文本挖掘技术对采集的非结构化原始审计数据进行挖掘,根据明确的审计需求建立不同的文本挖掘模型,对审计数据进行分析,进而发现审计疑点,最终形成可理解的审计证据和审计线索。该框架的构建旨在为大数据审计提供新的思路,以降低大数据审计风险,提高审计质量。
[期刊] 商业研究  [作者] 谢兰云  
互联网时代,绝大多数信息都来自于Internet,数据挖掘的对象将更侧重于Web数据挖掘,但是Web页面上的信息并不适合进行数据挖掘。Web数据挖掘存在的种种问题,而XML的出现为解决这些问题提供了契机。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 林鑫  石宇  
以社会化标签为基础数据源,文章提出了基于活跃度指数的图书特色挖掘模型,并以国外知名图书社会化标注系统Library Thing中1206本科幻小说的标签数据为例进行了原型实现。从原型系统效果看,96.77%的图书能够基于该策略挖掘出至少一个特色标签,平均为6.5个;通过与SF SignaL网站的专家总结的图书特色相比,该策略能够覆盖专家分析特色的77.2%,且绝大部分非重合标签也反映了图书的特色,因此该策略能够较好地实现图书特色挖掘。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈锋敏  
WWW以其多媒体的传输及良好的交互性而倍受青睐。但由于Web服务和网络固有的延迟,用户并没有得到与带宽相应的服务体验。为此文章提出了一种基于云端的智能Web预取技术,它能够加快用户浏览Web页面时获取页面的速度。该技术通过简化的WWW数据模型表示用户浏览器缓冲器中的数据,在云端利用数据挖掘技术挖掘类聚用户隐含的兴趣关联规则,并利用类聚用户的历史连接记录创建确定的影射关系模型,存放在云端兴趣关联知识库中,作为对用户行为进行预测的依据。在用户端,浏览器插件负责在用户带宽空闲时根据用户兴趣进行Web预取,从而对用户实现透明的高速浏览。
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