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省联社业务关注指数构建研究——基于LDA主题模型的文本分析
被引量：
1
1
作者
张正平
夏海
+1 位作者
陈杨
张俊美
《农村金融研究》
2021年第5期32-45,共14页
20162018年,我国连续三年发布的“中央一号”文件均强调要“推进省联社改革”,但长期以来学界对省联社模式仍存在诸多争议,由此也导致具体的改革方案迟迟未能出台。在新一轮改革即将开启之际,有必要重新审视省联社的作用与影响,但相关...
20162018年,我国连续三年发布的“中央一号”文件均强调要“推进省联社改革”,但长期以来学界对省联社模式仍存在诸多争议,由此也导致具体的改革方案迟迟未能出台。在新一轮改革即将开启之际,有必要重新审视省联社的作用与影响,但相关的实证研究几乎处于空白状态。为此,论文对我国24家省联社官网发布的新闻采用LDA主题模型进行文本分析,以指数的形式定量刻画省联社对辖内农信机构涉农贷款、金融扶贫、小微贷款等七类业务的关注度,并对各类业务关注指数的合理性进行检验和论证,同时基于各类业务关注指数的变化趋势分析其特征,以揭示省联社对农信机构业务发展的影响,进而为后续改革提供必要的政策启示。
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关键词
省联社
业务关注指数
文本分析
主题分类模型
农信机构
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职称材料
基于隐含狄利克雷分布主题模型和特征级异构数据融合的电力故障主动性预警研究
被引量：
18
2
作者
林少娃
陈奕汝
+2 位作者
顾洁
伍蓓蓓
雍旭龙
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第2期432-438,共7页
智能化客服系统是国家电网在传统人工客服上转型的重要方向。相对于传统客服,智能客服可以并发处理电力用户的诉求事件,掌握覆盖辖区内配电网准确、可靠、全面、及时的状态信息,并通过分析历史诉求文本数据和电力用户相关的多源异构大...
智能化客服系统是国家电网在传统人工客服上转型的重要方向。相对于传统客服,智能客服可以并发处理电力用户的诉求事件,掌握覆盖辖区内配电网准确、可靠、全面、及时的状态信息,并通过分析历史诉求文本数据和电力用户相关的多源异构大数据来积极应付突发事件,对诉求热点进行预测并进行主动性预警。文中首先通过隐含狄利克雷分布概率(LDA)主题模型对电力用户的交互式诉求文本进行主题挖掘,获得诉求用户的诉求主题标签。根据电力公司所收集到的多源异构大数据,文中设计多种特征提取算法,搭建基于卷积神经网络(CNN)和特征级数据融合的分类模型,来实现对未来时间内诉求热点的预测。实验证明LDA模型可以很好地提取出诉求文本中的主题,多源异构数据分类模型最终得到高达94%的分类准确率,相对于传统分类器平均提升12.6%,最终可以实现电力公司对电力故障和用户诉求的主动性预警功能。
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关键词
电力大数据
主题分类模型
异构数据挖掘
卷积神经网络
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职称材料
题名
省联社业务关注指数构建研究——基于LDA主题模型的文本分析
被引量：
1
1
作者
张正平
夏海
陈杨
张俊美
机构
北京工商大学经济学院
中国人寿北京分公司
出处
《农村金融研究》
2021年第5期32-45,共14页
基金
国家自然科学基金项目(编号:71873011)
“十三五”时期北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划(编号:CIT&TCD20180311)的研究成果
文摘
20162018年,我国连续三年发布的“中央一号”文件均强调要“推进省联社改革”,但长期以来学界对省联社模式仍存在诸多争议,由此也导致具体的改革方案迟迟未能出台。在新一轮改革即将开启之际,有必要重新审视省联社的作用与影响,但相关的实证研究几乎处于空白状态。为此,论文对我国24家省联社官网发布的新闻采用LDA主题模型进行文本分析,以指数的形式定量刻画省联社对辖内农信机构涉农贷款、金融扶贫、小微贷款等七类业务的关注度,并对各类业务关注指数的合理性进行检验和论证,同时基于各类业务关注指数的变化趋势分析其特征,以揭示省联社对农信机构业务发展的影响,进而为后续改革提供必要的政策启示。
关键词
省联社
业务关注指数
文本分析
主题分类模型
农信机构
Keywords
Provincial Associations
Business Attention Index
Textual Analysis
Topic Model
Rural Financial Institutions
分类号
F832.35 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于隐含狄利克雷分布主题模型和特征级异构数据融合的电力故障主动性预警研究
被引量：
18
2
作者
林少娃
陈奕汝
顾洁
伍蓓蓓
雍旭龙
机构
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
浙江大有实业有限公司综合能源服务分公司
杭州远传新业科技有限公司
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第2期432-438,共7页
基金
国网浙江电科院95598客户诉求分析建模及客户服务风险评估项目(B211DS19000Q)
文摘
智能化客服系统是国家电网在传统人工客服上转型的重要方向。相对于传统客服,智能客服可以并发处理电力用户的诉求事件,掌握覆盖辖区内配电网准确、可靠、全面、及时的状态信息,并通过分析历史诉求文本数据和电力用户相关的多源异构大数据来积极应付突发事件,对诉求热点进行预测并进行主动性预警。文中首先通过隐含狄利克雷分布概率(LDA)主题模型对电力用户的交互式诉求文本进行主题挖掘,获得诉求用户的诉求主题标签。根据电力公司所收集到的多源异构大数据,文中设计多种特征提取算法,搭建基于卷积神经网络(CNN)和特征级数据融合的分类模型,来实现对未来时间内诉求热点的预测。实验证明LDA模型可以很好地提取出诉求文本中的主题,多源异构数据分类模型最终得到高达94%的分类准确率,相对于传统分类器平均提升12.6%,最终可以实现电力公司对电力故障和用户诉求的主动性预警功能。
关键词
电力大数据
主题分类模型
异构数据挖掘
卷积神经网络
Keywords
power big data
topic classification model
heterogeneous data mining
convolutional neural network
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
省联社业务关注指数构建研究——基于LDA主题模型的文本分析
张正平
夏海
陈杨
张俊美
《农村金融研究》
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于隐含狄利克雷分布主题模型和特征级异构数据融合的电力故障主动性预警研究
林少娃
陈奕汝
顾洁
伍蓓蓓
雍旭龙
《电子器件》
CAS
北大核心
2022
18
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