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[期刊] 图书情报工作
[作者]
俞琰 陈磊 赵乃瑄
[目的/意义]为帮助高校师生充分利用网络招聘信息,提出基于大数据量网络招聘文本挖掘的课程知识模型及其自动构建方法。[方法/过程]本文提出包含"岗位-课程-知识点"的三级课程知识模型,利用自然语言文本挖掘技术实现课程知识点模型的自动构建,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型及方法具有高度的可行性与有效性,可为高校和学生提供教学和学习参考。
关键词：
网络招聘文本 课程知识模型 文本挖掘
[期刊] 管理评论
[作者]
钱明辉 徐志轩 王玉玺
企业在网络中公开发布的招聘信息为竞争情报分析提供了高价值的信息来源，通过分析企业招聘人才具体需求的相似程度，可以有效识别企业的潜在竞争对手。与此同时，企业招聘信息对求职者的吸引力也可以在一定程度上有效反映企业在市场上的竞争力。本文依托组织吸引力理论和文本挖掘方法，构建了基于网络招聘信息的企业竞争力分析模型，并利用互联网招聘平台的实际数据，验证了本文提出方法的有效性。本文的研究结果在有效识别企业潜在竞争对手的同时，还可以直观地呈现企业相对竞争力的强弱，为企业决策者提供可靠的支持。
关键词：
招聘信息 企业竞争力 竞争情报
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈斌 马静
[目的/意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素,并增强结果的语义可解释性和主题表示能力,文章提出了一种热度加权的HLDA-IDF的网络文本主题挖掘模型。[方法/过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义,并对LDA模型进行热度加权,构建出了HLDA模型,再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况,引入TF-IDF算法并改进,构建出HLDA-IDF模型,最后利用实际论坛数据进行实验验证。[结果/结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强。
关键词：
热度 模型 主题挖掘 网络文本 文本挖掘
[期刊] 企业经济
[作者]
蔡皎洁 张玉峰
知识经济时代,知识成为产业集群网络创新的重要动力资源。面对日益激增、多结构化的企业数据,如何从中获取潜在的、高质量的知识模式,将决定产业集群网络创新的能力。本文从语义挖掘的角度构建了产业集群网络创新模型,重点分析了产业集群网络创新模型的理论基础,综合运用本体论、知识挖掘等智能信息处理技术对分布式、异构化数据进行语义分析与集成,在语义集成的基础上阐述了实施智能知识挖掘的过程,说明了产业集群网络系统具备智能获取数据中的概念和概念间关系的能力,论述了知识获取在构建产业集群网络创新模型中的重要性。
关键词：
知识 知识挖掘 产业集群网络 创新模型
[期刊] 图书情报知识
[作者]
夏立新 楚林 王忠义 石义金 李京蔚
为了帮助高等院校和大学生合理有效地利用网络上的就业信息资源，化解就业知识供需不对称问题，本文提出基于网络文本挖掘的＂专业－岗位－知识点＂的就业知识需求关系，并通过实验对其构建过程进行验证和分析。具体过程是通过对网络上与就业相关的文本进行挖掘，经过中文分词和语词标注，提取专业、岗位和知识点三者之间的关系，并形成＂专业－岗位＂、＂岗位－知识点＂的关系集合，最后以可视化的形式进行直观展现。本文通过实验证明＂专业－岗位－知识点＂的就业知识需求关系的构建具有较高的可行性，能在提高网络信息资源利用率的基础上，为高校和学生提供教学和学习参考，以应对市场的人才需求。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘东亮 王军光 张洁 赵浩宇 赵蔚
针对情报信息挖掘过程中信道拥塞、信道使用率不高、吞吐能力弱导致数据存储负载过高的问题,设计一种基于知识单元挖掘的网络文库信息存储模型。通过设计网络文库信息类型的空间模型,实现网络文库中的海量数据分类,对分类后的网络文库目标存储信息进行多路径分配,将其分配到不同信道中,对存储信道进行负载特征分解,以确保各个情报信息存储传输信道的均衡负载,最后构建网络文库信息存储模型,实现文库信息存储。模型实验结果的信息存储节点时延和信道异常量降低,信息丢帧率减少,由此可得出结论:基于知识单元挖掘的网络文库信息存储模型对降低文库信息负载具有重要作用,可应用于情报信息中的网络文库资源储存与挖掘。
关键词：
知识单元 存储信息 网络文库 信息模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
俞琰 陈磊 姜金德 赵乃瑄
[目的/意义]针对目前网络招聘文本手工抽取技能信息无法满足大数据量分析要求的问题,提出一种针对大量网络招聘文本的技能信息自动抽取方法。[方法/过程]根据网络招聘文本的特点,利用依存句法分析选取候选技能,然后提出领域相关性指标衡量候选技能,将其融入传统的术语抽取方法之中,形成一种网络招聘文本技能信息自动抽取方法。[结果/结论]实验表明,本文提出的方法能够从网络招聘文本中自动、快速、准确地抽取技能信息。
关键词：
网络招聘文本 技能信息自动抽取 术语抽取
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孟勇 任梦 赵心
研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标，并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪，运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标，并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵，确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健，进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数，解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题，从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究，并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。
[期刊] 职教论坛
[作者]
孙学军 齐俊景 阚曲欣
人才培养方案是人才培养的基本大纲,传统的企业调研与问卷调查制定方法存在数据样本量小,主观因素偏重等弊端。基于招聘数据挖掘的人才培养方案制定,以大样本数据分析做基础,分析职业岗位需求类型存在的差异,通过结构化描述,将模糊的、宏观的人才职业能力需求具体化、可视化、精确化。以物流类人才培养方案制定为实验案例,以人才需求总图谱映射专业培养目标,以人才需求差异化分析对应服务面向,以人才能力结构需求确定课程体系,完成人才培养方案制定过程。
关键词：
招聘数据 高职教育 培养方案 物流人才
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙晓梅
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究。本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法。希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法。
关键词：
关联规划 粗糙集 网络课程 评价
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁毅 陶鑫琪 李瑾萱 刘娅娴 汪晓芸 景香玉
[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出“行业-岗位-知识-学科”的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论] BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建“行业-岗位”“岗位-知识”以及“知识-学科”3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
陆克斌 郭伟 赵小惠 张树全
文章对数据挖掘和知识管理系统进行简要的分析,探讨了在现代数据挖掘技术下的知识管理实行必要性。从系统动力学的角度和战略层次上构建了基于数据挖掘的知识管理系统规划模型。
关键词：
数据挖掘 知识管理系统 战略
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
余肖生 周宁 张芳芳
基于可视化数据挖掘的知识发现模型,过程有4个步骤:数据的收集和存储;数据预处理,把数据转化成可以理解的形式;使用硬件和相关软件,产生一个可视化的数据表示;通过与数据的可视化表示进行交互,用户从中感知和挖掘知识。图5。参考文献14。
关键词：
可视化技术 数据挖掘 知识发现 数据库
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文献计量分析
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