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[期刊] 财会通讯
[作者]
曾志勇 闫亚丽
ＸＢＲＬ作为一种基于ＸＭＬ的可扩展性商业报告语言，是未来财务信息编制和交换的标准。本文提出了一种基于ＸＢＲＬ层次结构的数据挖掘模型架构，该模型架构包括数据提取转换、Ｘ－Ｈｉｖｅ数据存储、数据挖掘和结果展示四大模块，综合了ＸＢＲＬ层次结构思想，符合数据挖掘相关流程，并利用数据挖掘方法和ＸＱｕｅＲｙ查询思想对存储于Ｘ－Ｈｉｖｅ数据库中的ＸＢＲＬ数据做深度挖掘。
关键词：
XBRL 数据挖掘 X-Hive数据库
[期刊] 会计之友(下旬刊)
[作者]
姚靠华 洪昀
XBRL是XML在商业报告领域的规范化,发展步伐迅猛。XBRL吸收了XML的结构层次特点,并有其独特的地方。它通过分层机制,有利于把握商业事实内在语义,便于计算机理解,促进了财务信息数据挖掘。
关键词：
XBRL XML 层次结构 数据挖掘
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
章成志 侯汉清
针对当前Web文本挖掘工具的不足之处,提出了一种基于层次结构、面向概念挖掘的模型,即文本层次模型。该模型具有数据源适应性强、结构灵活、可操作性强、用途广泛优点,具有很强的实用性和一定的可扩展能力。图2。参考文献13。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 肖璐
在社会化网络环境下,关于产品的评论成为企业竞争情报分析重要的数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点。针对现有情感分析的不足,本文在构建评论挖掘模型时综合采用了共词分析和基于句法分析的极性传递法。共词分析可定量确定用户关心的产品维度;极性传递算法考虑句子结构特点,在对句子级文本做情感分析时相较传统情感分类算法有更好的分析效果。同时,引入极性值和强度值计算情感词和主题词的情感强度。
关键词：
情感分析 评论挖掘 共词分析
[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] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王素格 李大宇 李旸
为了同时挖掘商品口碑数据中所谈论的对象、对象的某个方面以及评论者对这个方面的观点,用于指导消费者消费和生产厂家对商品的改进,该文面向口碑数据提出一个无监督对象方面情感联合模型。该模型假设方面分布依赖于对象分布,情感分布依赖于方面分布和对象分布,词是采样的最小单位。在汽车口碑数据上进行了多组实验,实验结果表明:无监督对象方面情感联合模型不仅可以判别文本方面和文本情感的类别,还可以获取文本对象信息。
关键词：
口碑数据 联合模型 情感挖掘 无监督学习
[期刊] 财会通讯
[作者]
冯炳纯
近年来,我国上市公司数量的急剧增加及其财务舞弊手段的不断更新对审计工作中的财务舞弊识别提出了更高要求,克服传统人工识别方法的种种弊端转而寻求高效的财务舞弊识别方法具有重要现实意义。本文以数据挖掘技术为基础构建了不同的财务舞弊识别模型,并结合样本进行了财务舞弊识别检验,对比实验结果后得出结论:随机森林与R elief算法指标组合模型的识别效率最高;与Boruta算法指标组合模型的综合性能最佳。
关键词：
数据挖掘 财务舞弊识别模型 特征选择
[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] 图书馆论坛
[作者]
李善青 赵辉 宋立荣
科技项目查重是避免重复立项、重复建设的重要措施之一,目前缺乏行之有效的方法。文章提出基于大数据挖掘和多源信息整合的项目查重方法,以科技项目的基本信息、发表论文信息、关键词、负责人信息和承担机构等要素构建的大数据网络为研究对象,利用多源信息整合方法构建科技项目的相似度判别模型,并采用Hadoop框架实现海量数据的快速挖掘。文章介绍项目查重模型,重点讨论需要解决的关键问题,为解决项目查重问题提供一种全新的思路和方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李春林 李冬连 万平
文章在Bates和Granger对时间序列的组合预测模型的理论基础上,灵活运用数据挖掘的思维和Clementine数据挖掘软件中的相关节点,充分利用问卷中已有信息构造组合分类数据挖掘模型,对《影响中国人际关系和谐因素调查问卷》进行分类了预处理。
[期刊] 中国审计
[作者]
易仁萍 王昊 朱玉全
随着现代信息技术在财政、金融及企事业单位的广泛应用,传统的手工审计手段已不能适应审计工作的需求,迫切需要采用先进的现代化审计方式和手段,以提高审计质量,降低审计风险。为此,本文提出了基于数据挖掘技术的审计模型框架,该框架利用数据挖掘技术对原始审计数据进行初步的数据清洗并进行挖掘,形成可疑数据并对可疑数据进行审计。本文的目标旨在为现代化审计提供新的途径。
关键词：
数据挖掘 审计 审计模型
[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
[期刊] 上海金融
[作者]
邹欣
本文以网络借贷为例,利用某网络借贷平台7459个借款人2015年5月至2017年1月的数据,对比了不同数据挖掘模型(决策树、随机森林、支持向量机和神经网络)与传统金融机构常用模型(Logistic和OLS)在预测违约风险上的差异,识别了能够影响借款人违约的主要因素。主要结论有:第一,随机森林预测借款人违约的效果是最好的;第二,"软信息"特征在判断借款人是否会违约时具有重要作用;第三,借款金额、利息金额、月利率、借款开始时间对借款人违约具有显著的正向作用,非一手账单率和主叫对象在通讯录中的比值对借款人违约具有显著的负向。
关键词：
数据挖掘 违约风险 网络借贷
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
肖明 商慧语 肖毅 廖莉莉
为揭示并对比统计学CSSCI期刊创办至今的刊文发展趋势与热门主题，该研究收集从1985-2020年CNKI数据库收录的统计学CSSCI期刊43 001篇文献为研究对象，运用LDA主题模型及共现网络模型对热门主题及主流研究方法等指标进行热门主题与知识图谱分析，并绘制相关知识图谱.研究表明，近5年来研究方法上大量采用结构方程模型和分位数回归法，而大数据则成为近年来新增的高频词.LDA模型能够较为精确地挖掘统计学领域的热门主题和研究方法，为科研人员和决策人员开展前沿科学活动提供重要支持.
[期刊] 物流技术
[作者]
魏忠 乐玥
电商平台上存在大量的物流数据评价信息，然而，个人语言表达中存在或多或少的差异，导致主题分类词并不能很好的聚类，为商家与消费者提供决策信息。因此，提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘，寻找其中更深层次的决策信息。首先，采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理，获得特征词及其概率分布，利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换，并进行概率重整合，最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现，在六大类的商品中，消费者对于物流的要求并不相同，商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求，物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。
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