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。
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.
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2014年第3期165-170,100,共7页
Journal of Intelligence
基金
国家自然科学基金项目"知识网络的形成机制及演化规律研究"(编号:71173249)
国家建设高水平大学公派研究生项目(编号:留金发[2011]3005)研究成果之一
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
visualization
public companies
text knowledge discovery
relationship identification
risk classification system
