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
Knowledge Discovery in Texts Oriented to Specific Domain：Risk Classification Schema and Relationship Identification of Risks in Public Companies
赵一鸣 1程斌 2王显斌3
作者信息
- 1. 武汉大学 信息管理学院/信息资源研究中心 武汉 430072
- 2. 华中师范大学 信息管理学院 武汉 430079
- 3. 中山图书馆 中山 528403
- 折叠
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。
Abstract
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 including Multi-Dimen-sional Scale and Social Network Analysis.
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Key words
visualization/public companies/text knowledge discovery/relationship identification/risk classification system引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(71173249)
国家建设高水平大学公派研究生项目(留金发[2011]3005)
出版年
2014
国家科技期刊平台
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