农村信用社信贷项目评审专家智能管理软件的设计与实现

发布时间：2020-12-31 14:57

　　文本自动聚类是指通过对大规模语料信息的分析,抽取出能够全面概括文本的特征词,根据文本间相似度计算,形成文本簇的一种方法。根据文本内容自动确定其所属类别。文本聚类技术的出现,使文档可以自动地按照内容进行关联和计算,符合人类对文档信息的管理需求。同时,作为信息过滤、信息检索、搜索引擎等领域的技术基础,文本聚类技术有着广泛的应用前景。农村信用社信贷项目评审专家智能管理软件,其原型来自于农村信用社征信系统。由于每年都有大量的审批文件审报,面对如此庞大的评审项目,评审专家的合理分配成为一项艰巨的任务。本文利用自然语言处理技术和聚类分析技术,将上报申请书进行分组管理,在评审项目专家分配的过程中,以组为单位进行评审推荐。采用以论文为媒介的自动推荐服务,其核心思想是通过评审专家发表的已有文件,对专家进行特征描述,从而使得系统具有了可计算的知识模型。本文以关键词抽取和文本聚类及相似度计算为核心技术,以采集互联网上的大规模相关数据为基础,建立了专家知识库和论文知识库。在此基础之上,通过对专家的同名消歧和专家关系网的建立,进一步使系统的正确性得到了保证。论文主要工作如下:1)针对专家推荐服务的具体需求,设计... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

雅虎收购案聚类结果

[7]。如图 2-2 所示。图2-2 神经网络结构图输出层神经元构成一维或二维的结构，这个结构就确定了神经元在空间中的关系，输出神经元必须要与输入神经元连接。若输入为 n 维向量，则每个输出神经元对应一个 n 维权值向量 w。SOM 可以将数据的维度降低，转化成二维神经元，而且聚类得出的结果质量较高。但是 SOM 聚类的难点是确定输出节点的个数。若节点数多于类别数，则导致类别划分过细，最终导致聚类的结果质量较差。若节点个数少于类别数，则无法分辨究竟有哪些模式，原本为相似的类别被误分为一类。

17图3-4 网页内容如下图所示，可以观察到在网页地址中的查询地址，通过向爬虫程序当中注入地址(/library/Book_select.aspx?dbcatalog=中国学术文献网络出版总库&skind=&Type=FILE&Param=“)获得爬虫根据链接 URL，不断的根据数据进行遍历检索，直到将该库下的所有数据遍历检索完成。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用与研究[D]. 卫华.西安科技大学 2013
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[3]多文档关键词抽取技术的研究[D]. 杨洁.沈阳航空工业学院 2009
[4]基于项目特征模型的协同过滤推荐算法研究[D]. 庄永龙.南京理工大学 2008



本文编号：2949817