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[期刊] 图书馆杂志  [作者] 张扬  崔晨阳  
Naive Bayes是一种基于概率的分类器,它用各个类别的先验概率和每个类别出现特定特征的条件概率来预测出现这些特征的个体的类别。针对当前"网络负面信息满天飞"的现状,本文提出了一种基于朴素贝叶斯模型的网络负面信息预警策略。与一般的文本分类不同,针对大规模网络碎片化信息的情感识别一方面对执行效率要求很高,另一方面主要关注有主观情感倾向的词。针对这些问题,我们做了相应的优化策略,如提取情感倾向专用停用词表,细化对否定词的处理等,并以2万条微博数据样本为例进行测试,实验证明这些策略在文本情感识别中具有较为理想的执行效率和准确率。
[期刊] 财经理论与实践  [作者] 聂瑞华  石洪波  
上市证券公司的风险预警模型能够为政府监管、证券公司稳健发展以及投资者研判提供依据。以上市证券公司风险管理指标体系为基础,利用贝叶斯网络方法以及支持向量机、随机森林和多项Logit模型分别建立风险预警模型进行比较,并在实证中针对上市证券公司的不平衡数据特征,用SMOTE抽样对数据进行预处理。最终实证表明:从平均准确率和标准差两个角度比较,SOMTE抽样增加了贝叶斯网络的预测效果,机器学习方法要优于多项Logit模型,贝叶斯网络方法效果最佳。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王旭娜   张立凡  
[目的/意义]重大突发事件可能引发广泛的社会关注和舆情波动,对社会稳定和公共安全构成威胁。深入研究公众认知的演化,可以更好地理解公众对突发事件的感知和反应,及时发现潜在的社会风险,改善危机管理和应急响应策略。[方法/过程]根据重大突发事件的参与主体与内外部因素之间的复杂交互关联关系,构建包括用户、时序、观点、情绪四层子网的超网络模型,基于对超网络的分析,提出公众认知挖掘方法。以河南暴雨期间鸿星尔克捐赠引起的舆情事件为例展开实证分析,提出相应的预警策略。[结果/结论]提出的超网络模型为用户群体动态识别以及公众认知演化提供有效支撑,基于超网络的公众认知挖掘方法为突发事件的舆情监控与应急处置等相关研究提供新的思路。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王阳阳  
《红楼梦》的作者问题一直是红学研究的热点。本文运用R语言对《红楼梦》著作进行文本分词和词频统计,从高频词汇和虚字两个研究角度分析《红楼梦》前八十回与后四十回文本特征的差异性。从高频词汇角度,通过制作分组高频词汇频数折线图,分析折线图的波动,初步表明《红楼梦》前八十回和后四十回文本特征存在差异;从虚字角度,通过监督学习方法中的朴素贝叶斯与BP神经网络,以虚字作为文本特征对《红楼梦》一百二十回作分类处理,并计算分类准确率,研究表明《红楼梦》前八十回和后四十回文本特征存在显著的差异。研究结果表明:《红楼梦》前八十回和后四十回作者不是同一个人。
[期刊] 财会月刊  [作者] 赵文平  王园园  张一楠  周达培  
本文参照杜邦分析法,同时选取财务指标和非财务指标,构建了基于贝叶斯网络的工业上市公司财务困境预警模型。利用训练样本进行参数学习,采用最大后验估计法(MAP),求解条件概率表。通过预测样本,对模型的准确性进行检验。最后得出结论,贝叶斯网络可以较好地用于公司财务风险的预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 赵海霞  李赟  石洪波  
针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系数对属性进行加权,构建并训练加权朴素贝叶斯算法。实验结果表明:在几种算法的比较中,无论是从AUC还是F1值来看,WNBC-FSR算法的分类效果均是最优的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李楚进  付泽正  
分类是十分基础且很关键的数据分析技术,而基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类技术是当前数据分析领域的一个研究热点。文章针对条件独立性假设提出了基于主成分分析的改进方法,以期能够充分体现朴素贝叶斯分类器在分类中的优势,实现改进分类效果的目的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨立洪  李琼阳  李兴耀  
在经典的朴素贝叶斯分类算法中,往往假设各属性之间相互独立,且对目标变量的影响程度一致,但实际问题几乎不可能满足此假设。实际应用中的二分类问题最多,在二分类问题中考虑到属性相关、样本分布不平衡、各属性影响程度的不一致性对模型性能的影响,文章提出一种基于信息值的相关属性约减—加权二分类朴素贝叶斯模型,同时在判定样本类别归属时,采用自适应学习选择合适的阈值,以此削弱不平衡样本集的影响。实证结果表明,通过引入信息值,进行相关属性的约减—加权,模型结果在准确率上较之传统朴素贝叶斯算法有极大提升。
[期刊] 统计与决策  [作者] 任喜峰  
考试成绩是现阶段衡量高等院校学生质量的重要指标之一,本文利用数据挖掘技术,通过朴素贝叶斯分类方法,探索一种有效的监测学生考试成绩变化趋势的机制。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李思奇  吕王勇  邓柙  陈雯  
朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法,但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立,导致其分类性能降低。针对这一问题,文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法,该算法通过Pearson和Kendall系数计算出属性间的相关性大小,基于主成分分析筛选出新的属性集,使其尽量满足条件独立性假设,并对新数据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明,该方法有效地提高了分类准确率。
[期刊] 统计与决策  [作者] 李思奇  吕王勇  邓柙  陈雯  
朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法,但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立,导致其分类性能降低。针对这一问题,文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法,该算法通过Pear-son和Kendall数系数计算出属性间的相关性大小,基于主成分分析筛选出新的属性集,使其尽量满足条件独立性假设,并对新据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明,该方法有效地提高了分类准确率。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 代磊  马卫东  王凌楠  马建国  
贝叶斯分类器可以归结为求词条的先验概率,目前分类器中普遍使用词条的文档出现次数和词频来计算先验概率。本文提出了一种基于权重的朴素贝叶斯分类器,不仅改进了文本中词条的先验概率计算方式,并增加了词条的权重对计算的影响。该分类器使用TFIDF模型及其改进算法实现了分类器的设计。实验结果表明,该分类器的效果比传统算法有较大的改进。
[期刊] 会计之友  [作者] 王玉斌  刘建和  施炳宽  张淑  
随着基金业的迅猛发展,其风险日益突出,对基金业实行适当的风险监管显得尤为重要,这其中离不开风险预警模型的参与。研究发现目前金融预警模型主要针对宏观金融风险、银行业风险和企业财务风险等,对基金业风险预警模型的研究存在不足。同时,金融时间序列尖峰厚尾的特征也并不完全满足传统的参数检验方法。正是如此,文章采用CHAID和贝叶斯网络方法构建基金的风险预警模型,在CHAID的基金风险预警模型中,预测准确率约为0.766;而在贝叶斯网络的基金风险预警模型中,最优的预测准确率约为0.841。研究发现,不同的基金风险预警模型检出准确率会有所差别。因此,综合运用各个基金预警模型并进行定期调整是非常必要的。
[期刊] 商业经济与管理  [作者] 费玉莲  白丽君  
现代网络技术的发展 ,使网络营销即将取代传统的营销方式。本文提出了网络营销中一种基于博弈模型的议价策略。这一策略从博弈论中获得启发 ,根据威胁点、谈判力、谈判破裂担心程度 ,计算出最大效益的谈判解 ,然后得出最佳价格 ,自动进行价格调整。这一模式可使价格具有灵活性和多样性 ,成为可根据季节、供需情况及时进行自动调整的一种创新的价格。
[期刊] 统计与决策  [作者] 尤璞  武戈  
文章选取80家2008年至2010年沪深两市因为财务危机而被ST的上市企业作为样本,通过分析基于神经网络预警模型的结果,提出上市公司财务风险预警策略。
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