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[期刊] 数理统计与管理  [作者] 张杨  宋恒  
提出采用技术指标构造特征空间,在特征空间上用模糊核聚类算法寻找股市规律的股市技术分析方法。对1997年以来的沪深大盘指数进行了实证分析检验,识别出了市场基本趋势的演化规律,显示出该方法具有长期预测市场发展方向的能力。
[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。
[期刊] 科技进步与对策  [作者] 周莉  刘苗  周蕊格  唐恬  
基于Citespace文献计量软件,运用可视化分析技术,以音乐科技产业技术为例、Derwent专利数据库为检索范围,利用CiteSpace、Matlab等软件全面挖掘1960-2016年音乐科技产业专利数据,结果发现,音乐科技专利申请量呈现稳定高速增长态势,主要集中在乐器声学、音视频录制与系统等产业技术领域,比较发达的产业代表为YAMAHA、CAWAI、CASIO等机构。解析出音乐科技产业专利申请生命周期分为4个阶段,分别是1960-1972的停滞期、1972-1992的萌芽期、1993-2005的发展期和2006至今的成熟期。研究发现,音乐科技行业已经形成并将持续快速发展,数字音乐是未来音乐产业发展主流;我国正处于音乐科技产业发展期,建议科技文化领域应关注重点发展方向、加强校企合作、不断完善知识产权保护体系。研究结论对发展我国科技文化产业技术、提升民族文化自信、建设文化强国具有重要意义。
[期刊] 科技进步与对策  [作者] 李树刚  刘颖  郑玲玲  
对于新兴产业而言,把握产业技术融合现状对于引导产业发展、加强技术创新具有非常重要的意义。人工智能技术与其它技术融合是促进产业创新发展的主要内在动力,因此对技术融合趋势进行分析有利于提前、准确把握该产业技术发展方向。聚焦感知人工智能领域,率先采用专利分析方法对10 685项专利数据进行挖掘,结合ISI技术分类体系,基于技术共现次数及关联度识别感知人工智能融合核心技术,并从核心技术融合的分散度及专利增长量等方面考察感知人工智能技术融合情况。研究发现,目前感知人工智能技术融合正处在成长期向成熟期过渡的阶段,并很快进入技术融合衰退期,建议政府及投资者积极布局现有感知人工智能主导技术,以期在即将到来的技术融合成熟期掌握主动权。同时,应大力推广"感知人工智能+"模式,提升该领域技术融合动力,延缓融合衰退期的到来。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 李勇  欧志梅  黄格  郭尚窈  杨思敏  
为揭示数字文旅领域关键技术,促进文旅融合及产业高质量发展,文章通过系统挖掘数字文旅技术专利,运用TF-IDF、LDA主题模型、ROST等方法和工具,从专利计量、技术热点、技术主题、技术关联四方面展开研究并预测其趋势。研究发现:数字文旅技术现处于成熟初期;专利主题可分为交互式人工智能技术、电子导航技术、智能传感技术、3D建模技术、虚拟现实技术五类;发展方向以挖掘5G信息技术潜力、注重以人为本提升游客体验、突破信息壁垒为主。
[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。
[期刊] 软科学  [作者] 谢卫红  陈军  陈扬森  
以CNKI和WOS为数据来源,采用文献计量分析、社会网络分析(SNA)、关键词共现分析、关键词时间演进分析等方法,对是否是大数据时代进行数据化证明,对大数据发展的趋势性进行可视化展示。研究发现,"大数据"更多的在网络中扮演着"中间者"的桥梁角色。大数据没有"内核",它并非研究的中心,并非研究的趋势,更多的是扮演着概念的角色。同时,大数据理论不足,大数据技术和大数据应用是当下研究的热点。如何运用大数据思维进一步开拓大数据运用向实时预测和智能化发展是大数据发展的趋势。
[期刊] 统计与决策  [作者] 高雷  曹永锋  宋顺林  
我国股市是典型的政策市,政策对股市的走势始终有很大的影响。本文通过数据挖掘对我国股市与政策之间的关系进行了实证研究。
[期刊] 图书馆学研究  [作者] 张敏  罗梅芬  张艳  
旨在梳理国际文本挖掘研究的知识体系,通过识别研究主题群及基于时序分析的研究热点演化趋势分析来从宏观上把握学科领域的发展脉络。以SCI和SSCI数据库中20002015年的2 447篇文本挖掘相关主题的研究文献为样本,利用SATI软件生成关键词共现矩阵并采用VOSviewer聚类技术创建相似矩阵和二维地图,识别出国际文本挖掘研究的六大主题群并进行各主题群的演化趋势分析。研究结果表明,国际文本挖掘研究主题呈现多元化、交叉学科的特点,在信息检索、生物医学和经济管理领域应用广泛。算法和技术上信息抽取、自然语言处理
[期刊] 统计研究  [作者] 朱建平  来升强  
本文对近年来在国内外学术界涌现出的流式数据挖掘的研究成果进行剖析,分析了流式数据挖掘的研究现状。在此基础上,提出了统计学在流式数据挖掘研究中的发展趋势,以便更好地促进统计学和数据挖掘的结合,拓展统计学方法的研究思路。
[期刊] 统计与决策  [作者] 马辉民 ,胡凌 ,郭潇  
[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] 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] 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] 投资研究  [作者] 孟雪井  杨亚飞  赵新泉  
本文利用网络爬虫技术获取了9个知名财经网站上的海量文本信息,通过文本挖掘技术深度挖掘了财经新闻的主要关键词,随后利用随机森林算法找到了影响收益率和上证指数收益变化的主要变量,并研究了这些变量与股票涨跌之间的关系,最后通过机器学习算法构建了交易策略。研究结果表明,财经新闻对股票市场的投资有重要的参考价值,本文采用的研究方法对交易判断正确率达到66.7%,对投资判断具有重要参考意义。
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