关联关系分类方法
关 联 词 分 类
关联词分类并列关系：1既……又…… 2既……也……例如:他的字既美观又大方。
递进关系:1不但……而且…… 2不仅……而且…… 3不仅……还……4尚且……更何况……例如:小红不仅身体好,而且学习好。
选择关系:1与其……不如……2是…… 不是…… 3 宁可……也不……4要么……要么……5不是……就是……6 也许……也许……7是……还是……8或是……或是……例如：郑国人宁可相信尺码，也不相信自己的脚，真是太愚蠢了。
转折关系:1虽然……但是…… 2……但是…… 3……可……4……虽然…… 5尽管……还是…… 6……不过……7……尽管…… 8……可是……例如：尽管他一直小心翼翼，鸡蛋还是打破了。
因果关系:1之所以……是因为……2……由于…… 3……因此……4……因为…… 5既然……就…… 6因为……所以……7……所以……例如：江涛同学因为生病，所以没来。
假设关系:1如果……就……2假如……就……3要是……就……4即使……也……5哪怕……也……例如：即使山路再陡峭，我也要不停地攀登。
条件关系:1只有……才……2只要……就……3除非……才……4无论……都……5不管……总是……6不管……都……7任凭……也……常见关联词分类表并列既……又……,不是…而是……一边……一边……例:妈妈是一个既善良又勤劳的普通农村妇女因果因为……所以……既然……就……既然你已经认识到自己的错误，就应该立即改正条件只有……才……只要……就…无论……都……不管……总……例:只有仔细的观察身边的事物，作文才能写具体。
转折虽然……但是……尽管……还是……例:虽然我班同学在镇运动会上取得了好成绩，但是他们一点都不骄傲假设如果……就……即使(哪怕、就算) ……也……例:如果大家不遵守交通规则，就很容易出交通事故递进不但……而且……不仅(光) ……还……常见关联词可分为以下几类复句：一、联合复句并列关系中的关联词有：有的……有的、一方面……一方面、有时候……有时候、那么……那么、既然……又、一边……一边、也、又、还、同时。
常见关联词分类
常见关联词分类
并列关系中的关联词有：有的……有的、一方面……一方面、有时候……有时候、那么……那么、既然……又、也、又、还、同时。
选择关系中的关联词有：是……还是、或者……或者、不是……就是、要么……要么、与其……不如、宁可……也(决)不。
转折关系中的关联词有：可是、但是、虽然……可是、
虽然……但是、尽管……还、虽然(虽是、虽说、尽管、固然)……但是(但、可是、然而、却) 、却、不过、然而、只是。
因果关系中的关联词有：因此、因为……所以、既然……就、因为(由于)……所以(因此、因而)、之所以……是因为、既然(既)……就(便、则、那么)。
条件关系中的关联词有：只要……就、只有……才、凡是……都、不管……总、只
有……才、除非……才、只要……就、无论(不论、不管、任凭)……都(也、还) 。
递进关系中的关联词有：不但……还、不仅……还、除了……还有、不但……而且、不但(不仅、不光)……而且(并且)、不但……还(也、又、更)、何况、而且、况且、尤其、甚至。
假设关系中的关联词有：如果……就、要是……就、即使……也、哪怕……也、如果(假使、假如、要是、倘
若、要是)……那么(就) 、即使(就算、就是、哪怕、纵使)……也(仍然、还是) 。
取舍关系中的关联词有：宁可……也不、与其……不如。
常见关联词：
因为……所以、不但……而且、与其……不如、宁可……也不、宁可……也、之所以……是因为、如果……就、只要……就、既然……就、即使……也、无论……都、不管……都、不
仅……还、不仅……而且、不但……还、虽然……但是。
企业授信客户隐性关联关系识别方法
附件1:银行授信客户隐性关联识别方法参考隐性关联是企业之间一种表面上不显露关联关系而实际上隐含有投资关系或在经营决策、资金调度或生产活动上存在控制或影响关系的关联方式。
隐性关联风险已日益成为银行业金融机构信贷资产安全的主要隐患之一，值得高度关注。
识别隐性关联虽然很难，但仍有一定规律性。
现初步形成“四关联法"即投资关联、人事关联、融资关联、交易关联，供参考。
一、投资关联“四厘清”。
从资本联系入手，查询政府及有关部门的企业信息平台，审核企业会计科目数据和明细账，并对相关情况进行核对分析，摸清企业资本纽带关系。
具体做到“四厘清，：一是厘清股权结构。
通过“信用浙江”、“红盾网”等信息平台和工商行政管理部门查询企业注册资本、股东（出资人）及股权结构（出资比例）情况。
在全面了解企业资本构成的基础上，对股东的注册资本、股权结构及股东投资情况作进一步的延伸查询，厘清企业与股东、企业与股东的股东、股东与股东之间的资本联系，判断企业是否存在迂回投资、交叉持股、受同一股东控制等隐性关联情况。
二是厘清资本变动。
利用上市公司公告、股东名册、董事会会议记录、企业变更登记申请书，了解企业注册资本变更、股东及股权结构调整情况。
重点对近几年企业的注册资本变更、股东及股权结构调整情况进行梳理，分析企业注册资本、股东和股权结构变动原因。
若发现企业连续增资与生产经营或发展不相匹配、股东及股权频繁变动、发生不合理股权转让且没有合理解释的，则企业有可能运用资本运作实施控制或影响。
三是厘清对外投资。
查阅企业投资明细账，了解企业对外投资及收益情况，重点关注企业长期投资行为。
根据企业出资、占比和投资收益情况，分析投资动机和效果。
如果发现项目投资收益占企业利润总额比重过高，营业外收支净额占企业利润总额比例过大；或存在投资企业经营内容相近或一致、跨行业投资和小额参股等不符合一般商业原则的投资行为，应进一步查清原因。
四是厘清其他投资。
一些企业出于种种考虑，常常以“预付款，“其他应收款”科目对占用款进行挂账处理方式，掩盖对外投资。
相关关系的分类
相关关系的分类相关关系是指两个或多个变量之间存在某种关联或依赖的情况。
在统计学和数据分析中，相关关系的分类是一项重要的工作，它可以帮助我们更好地理解和解释数据之间的关系。
在本文中，我们将介绍几种常见的相关关系分类。
1. 正相关关系正相关关系是指两个变量之间的关系呈现出同向的趋势，即当一个变量增加时，另一个变量也会增加；当一个变量减少时，另一个变量也会减少。
例如，身高和体重之间的关系就是一种正相关关系。
通常，我们可以使用相关系数来衡量正相关关系的强度和方向。
2. 负相关关系负相关关系是指两个变量之间的关系呈现出反向的趋势，即当一个变量增加时，另一个变量会减少；当一个变量减少时，另一个变量会增加。
例如，温度和冷饮销量之间的关系就是一种负相关关系。
同样，我们可以使用相关系数来衡量负相关关系的强度和方向。
3. 强相关关系强相关关系是指两个变量之间的关系非常密切，变量的变化几乎是一致的。
在这种情况下，相关系数的绝对值接近于1，表示相关性非常强。
例如，学生的学习时间和考试成绩之间的关系通常是强相关关系。
4. 弱相关关系弱相关关系是指两个变量之间的关系比较松散，变量的变化不太一致。
在这种情况下，相关系数的绝对值接近于0，表示相关性比较弱。
例如，一天中的降雨量和人们购买冰淇淋的数量之间的关系通常是弱相关关系。
5. 线性相关关系线性相关关系是指两个变量之间的关系可以用一条直线来表示。
在这种情况下，相关系数为1或-1，表示变量之间存在完全的线性关系。
例如，电压和电流之间的关系通常是线性相关关系。
6. 非线性相关关系非线性相关关系是指两个变量之间的关系不能用一条直线来表示，而需要使用其他曲线或函数来描述。
在这种情况下，相关系数的绝对值接近于0，表示变量之间的关系比较复杂。
例如，气温和冰淇淋销量之间的关系通常是非线性相关关系。
7. 单边相关关系单边相关关系是指两个变量之间的关系只在一个方向上存在，而在另一个方向上不存在。
常用关联词的8种分类
常用关联词的8种分类在写作中，关联词能够帮助我们在句子和段落之间建立起逻辑关系，使得文章更加连贯、流畅。
常用的关联词可以根据其作用和用法进行分类。
本文将介绍8种常见的关联词分类及其用法。
1. 顺承关联词顺承关联词用于表达连续、顺序或递进的关系。
常见的顺承关联词有：而且、另外、同样地、进一步等。
例如：- 他不仅是一个优秀的学生，而且还是一名出色的运动员。
2. 转折关联词转折关联词用于表达对比、相反或不同的观点。
常见的转折关联词有：但是、然而、相反、尽管等。
例如：- 她很努力研究，但是成绩并不理想。
3. 因果关联词因果关联词用于表达原因和结果之间的关系。
常见的因果关联词有：因为、所以、由于、导致等。
例如：- 由于天气恶劣，所以比赛被取消了。
4. 条件关联词条件关联词用于表达假设、条件或前提。
常见的条件关联词有：如果、除非、假如、只要等。
例如：- 如果你努力研究，就能取得好成绩。
5. 让步关联词让步关联词用于表达相对于某一条件或限制的让步情况。
常见的让步关联词有：虽然、尽管、不管、无论等。
例如：- 虽然下雨，但是他还是去上学了。
6. 比较关联词比较关联词用于表达相似、比较或对比的关系。
常见的比较关联词有：像、与其、相比、类似于等。
例如：- 她的推理能力像一位优秀的侦探。
7. 解释关联词解释关联词用于进一步解释或说明前面提到的观点或事实。
常见的解释关联词有：也就是说、换句话说、即等。
例如：- 他很善于沟通，也就是说，他可以很好地与他人交流。
8. 强调关联词强调关联词用于强调某个观点或事实的重要性。
常见的强调关联词有：确实、毫无疑问、显然、特别是等。
例如：- 这个问题显然需要更多的讨论。
以上就是常用关联词的8种分类及其用法。
在写作中，适当运用这些关联词可以使文章更加连贯、条理清晰。
希望这份文档能对您有所帮助！。
常见关联词分类
常见关联词可分为以下几类复句：一、联合复句并列关系中的关联词有：有的……有的、一方面……一方面、有时候……有时候、那么……那么、既然……又、一边……一边、也、又、还、同时。
选择关系中的关联词有：是……还是、或者……或者、不是……就是、要么……要么、与其……不如、宁可……也(决)不。
转折关系中的关联词有：可是、但是、虽然……可是、虽然……但是、尽管……还、虽然(虽是、虽说、尽管、固然)……但是(但、可是、然而、却) 、却、不过、然而、只是。
因果关系中的关联词有：因此、因为……所以、既然……就、因为(由於)……所以(因此、因而)、之所以……是因为、既然(既)……就(便、则、那么)。
条件关系中的关联词有：只要……就、只有……才、凡是……都、不管……总、只有……才、除非……才、只要……就、无论(不论、不管、任凭)……都(也、还) 。
递进关系中的关联词有：不但……还、不仅……还、除了……还有、不但……而且、不但(不仅、不光)……而且(并且)、不但……还(也、又、更)、何况、而且、况且、尤其、甚至。
假设关系中的关联词有：如果……就、要是……就、即使……也、哪怕……也、如果(假使、假如、要是、倘若、要是)……那么(就) 、即使(就算、就是、哪怕、纵使) ……也(仍然、还是) 。
取舍关系中的关联词有：宁可……也不、与其……不如。
并列……又……又…………一面……一面…………有时……有时…………一会儿……一会儿…………既……又……承接……一……就…………首先……然后…………便…………于是…………才…………接着……递进……不但……而且…………不仅……还…………不但不……反而…………连……也…………何况…………甚至……选择……不是……就是…… ……或是……或是…… ……宁可……也不…… ……还是……转折不是...而是.........尽管……可是……虽然……但是…… ……却…………然而……假设如果……就……假使……便……要是……那么……条件只要……就……只有……才……无论……都……不管……也……因果因为……所以……由于……因此……既然……那么……。
关联词关系分类
关联词关系分类关联词是指在文章中用来连接句子与段落之间关系的词语，包括转折、因果、并列、递进、对比、条件等多种关系。
在写作中，正确使用关联词可以使文章结构更加紧密，逻辑更加清晰，增强文章的可读性和说服力。
本文将对关联词关系分类进行详细介绍。
一、转折关系转折关系是指在文章中表达相反、对立或相互排斥的关系。
常见的转折关联词有"但是"、"然而"、"却"等。
例如：虽然她很努力学习，但是成绩一直不理想。
二、因果关系因果关系是指在文章中表达因果关系的关联词。
常见的因果关联词有"因为"、"所以"、"由于"等。
例如：由于他一直努力学习，所以取得了优异的成绩。
三、并列关系并列关系是指在文章中表达平行、同等关系的关联词。
常见的并列关联词有"和"、"以及"、"并且"等。
例如：他喜欢运动和旅行。
四、递进关系递进关系是指在文章中表达逐渐加深或逐渐扩展的关系。
常见的递进关联词有"而且"、"此外"、"更重要的是"等。
例如：他不仅善于沟通，而且具备良好的团队合作能力。
五、对比关系对比关系是指在文章中表达相互对照、相互区别的关系。
常见的对比关联词有"但是"、"与其"、"相反"等。
例如：他的表现与其自吹自擂相反，实际上很平庸。
六、条件关系条件关系是指在文章中表达条件约束的关系。
常见的条件关联词有"如果"、"只要"、"除非"等。
例如：只要你肯努力，就一定能够成功。
七、总结关系总结关系是指在文章中对前文进行总结的关系。
常见的总结关联词有"总之"、"总体来说"、"综上所述"等。
关联词语的分类及用法8种关系
关联词语的分类及用法8种关系
关联词语可以根据它们之间的关系进行分类，以下是8种常见的关系分类及其用法：
1. 递进关系（表示逐渐加强的关系）：而且、再者、此外、并且、无论、尤其是、更重要的是等。
例句：他不仅聪明，而且学习努力。
2. 转折关系（表示对前面内容的否定、对比或相对关系）：但是、然而、可是、不过、与其、虽然、尽管等。
例句：今天天气很热，可是我还是出门锻炼了一下。
3. 因果关系（表示原因和结果之间的关系）：因为、所以、由于、致使、以至于、以致等。
例句：因为下雨，所以他没有去球场。
4. 选择关系（表示选择或两者之间的比较）：或者、还是、要么、与其、不是……而是等。
例句：他可以选择去上班或者去旅游。
5. 条件关系（表示条件和结果之间的关系）：如果、除非、假如、只要、要是、即使等。
例句：只要你愿意努力，就一定能取得好成绩。
6. 时间关系（表示时间的先后顺序）：首先、然后、接着、最后、同时、随后等。
例句：我先洗澡，然后再做晚饭。
7. 举例关系（表示举例或引用）：比如、例如、譬如、如同等。
例句：有很多水果可以选择，比如苹果、香蕉等。
8. 总结关系（表示总结或归纳）：总之、总而言之、总的来说等。
例句：总而言之，这个项目有很多挑战，但是我们还是要继续努力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关联关系分类方法
1.频繁项集挖掘（FrequentItemsetMining）：频繁项集
挖掘是一种用于发现数据中频繁出现的项集的方法。
它通过计
算项集在数据中的支持度（Support）来确定频繁项集，从而
揭示数据中的关联关系。
常用的算法包括Apriori算法和FPgrowth算法。
2.关联规则挖掘（AssociationRuleMining）：关联规则
挖掘是在频繁项集的基础上，进一步发现项集之间的关联规则。
关联规则通常采用“如果...那么...”的形式表示，如“A>B”，表示如果出现项集A，则很有可能出现项集B。
通过计算关联
规则的置信度（Confidence）和支持度，可以评估关联规则的可靠性和重要性。
常用的算法包括Apriori和FPgrowth算法。
3.图模式挖掘（GraphPatternMining）：图模式挖掘是一种在图数据中发现模式和关联关系的方法。
图模式挖掘可以用
于分析各种类型的图数据，如社交网络、生物网络等。
常用的
算法包括GSpan和Subdue算法。
4.序列模式挖掘（SequentialPatternMining）：序列模
式挖掘是一种用于挖掘序列数据中的模式和关联关系的方法。
序列模式挖掘可以用于分析各种类型的序列数据，如日志数据、时间序列数据等。
常用的算法包括SPADE和GSP算法。
5.时间序列关联性分析（TimeSeriesAssociationAnalysis）：时间序列关联性分
析是一种通过分析时间序列数据中的关联关系来预测未来趋势和做出决策的方法。
常用的方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。