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面向特定领域的文本知识发现研究——上市公司的风险分类体系及关联识别

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成果类型:
期刊论文
作者:
赵一鸣;程斌;王显斌
作者机构:
[赵一鸣] 武汉大学信息管理学院
[程斌] 华中师范大学信息管理学院
[王显斌] 中山图书馆
语种:
中文
关键词:
可视化;上市公司;文本知识发现;关联识别;风险分类体系
关键词(英文):
public companies;text knowledge discovery;relationship identification;risk classification system
期刊:
情报杂志
ISSN:
1002-1965
年:
2014
卷:
33
期:
3
页码:
165-170,100
基金类别:
国家自然科学基金项目(71173249);国家建设高水平大学公派研究生项目(留金发[2011]3005)
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
信息管理学院
摘要:
文本知识发现的方法可以很好地解决上市公司风险分类体系缺失、识别主次要风险、风险的关联发现等问题。以计算机应用服务业招股说明书中描述风险的文本内容为对象,通过编码,建立了面向上市公司的风险分类体系;根据上市公司自身对各类风险的排序,识别出计算机应用服务业上市公司面临的主要风险;使用多维尺度分析和社会网络分析方法,对各类风险之间的关联进行了挖掘和可视化展示。
摘要(英文):
Knowledge discovery in texts is a good way to solve problems of lacking risk classification schema of listed companies, identif-ying primary risks and the correlation of different risks in the schema. This paper established a risk classification schema oriented to public companies by coding the texts of risks description in prospectuses of computer application services. Principal risks were found by the origi-nal ranking of risks in prospectuses. Relationships of risks were mined and discovered using visualization methods inc...

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