大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法尝试
多元统计分析方法在大数据挖掘中的应用
多元统计分析方法在大数据挖掘中的应用随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性日益增长，为了从这海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，多元统计分析方法被广泛应用于大数据挖掘领域。
本文将探讨多元统计分析方法在大数据挖掘中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、多元统计分析方法概述多元统计分析方法是指一组用于分析多个变量之间关系的统计学技术。
与传统的单变量分析方法相比，多元统计分析方法能够同时考虑多个变量之间的相互作用，更全面地揭示数据的内在结构和关联关系。
常见的多元统计分析方法包括主成分分析、聚类分析、判别分析和因子分析等。
二、多元统计分析方法在大数据挖掘中的应用1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）主成分分析是一种常用的多元统计分析方法，其主要目标是通过建立新的坐标系统来描述原始数据的变异性，从而揭示出数据中最重要的特征。
在大数据挖掘中，主成分分析可以用于降维处理，即将高维数据投影到低维空间，减少数据的维度，提高数据处理的效率和准确性。
2. 聚类分析（Cluster Analysis）聚类分析是一种将相似的样本归类到一起的无监督学习方法。
在大数据挖掘中，聚类分析可以用于发现数据中的潜在群体和模式，帮助我们了解数据的内在结构和特点。
通过聚类分析，我们可以对海量的数据进行分类和标记，从而实现更高效的数据管理和分析。
3. 判别分析（Discriminant Analysis）判别分析是一种寻找最佳判别准则的统计分析方法，它可以用于解释变量对于被解释变量的影响程度。
在大数据挖掘中，判别分析可以用于预测和分类问题，帮助我们根据已有的数据特征对未知数据进行分类和预测。
通过判别分析，我们可以构建准确的预测模型，提高数据挖掘的准确性和效率。
4. 因子分析（Factor Analysis）因子分析是一种可以发现数据中的潜在因子和结构的统计分析方法。
在大数据挖掘中，因子分析可以用于减小数据的维度，去除冗余信息，提取出数据中的主要因素和特征。
剖析大数据时代如何开展统计调查工作
剖析大数据时代如何开展统计调查工作摘要：大数据时代发展下，对我国传统的统计工作造成了不小的冲击，同时也对相关的统计工作人员的工作水平提出了更高的要求。
本文主要探究了大数据时代下统计调查模式的改变、现状分析及其优化措施。
关键词：大数据；统计调查；经济统计引言：在信息化时代背景下，大数据已经成为重要的国家战略资源，对社会经济发展产生了深远影响。
统计工作作为国家宏观调控、产业结构调整、企业战略发展的重要依据，必须适应大数据时代的发展，强化大数据主导思想，运用大数据思维、技术和方法，积极推进统计变革，加大大数据在统计数据生成、处理、交换和发布等各个环节的应用力度，构建起适应大数据时代的现代化统计模式。
一、大数据时代下统计调查模式的改变1、实现统计数据共享在传统的统计模式中，各个部门存在着信息孤岛现象，缺少信息交流，统计部门需要从各个部门采集数据信息，增加了统计工作负担。
而在大数据时代下，统计部门可以借助大数据技术建立起数据开放和共享平台，确保统计数据在各部门的运转，提高统计数据的时效性。
同时，数据开放和共享平台还能够保证统计数据质量，更加精准、全面地完成统计工作，为各部门提供所需的精确数据，充分发挥出统计数据的使用价值。
2、提升统计效率随着大数据技术应用领域的不断扩大，为统计工作收集、整理和分析信息创建了有利条件。
统计部门可利用大数据技术缩短数据采集时间，扩大数据采集范围，使其涵盖各职能部门信息、社会公共服务信息、生产经营信息等，丰富数据来源渠道，降低统计调查成本。
同时，统计部门还可利用大数据技术提高数据整合效率，更快地将统计数据传递给其他部门，便于其他部门根据实时数据做出正确决策。
3、优化统计服务在传统的统计模式下，统计方法是对“有限数据”进行概率计算和总体推断，即通过抽样调查个体去推断总体情况。
传统抽样统计调查方法的抽样覆盖范围有限，数据准确性偏低，统计时效性较差，难以如实反映整体情况。
而在大数据时代下，大数据强调对“全体数据”进行总体特征判断，统计部门借助大数据技术可获取更加全面的数据信息，并运用科学的统计方法，发现内部规律，判断总体特征，为信息使用者提供更加优质的统计服务。
应用统计学在大数据背景下的应用与创新探讨
应用统计学在大数据背景下的应用与创新探讨随着大数据时代的到来，数据量的爆炸性增长使得对这些数据进行分析成为了一个急需解决的问题。
应用统计学在这个背景下发挥着越来越重要的作用。
统计学是一种从数据中提取信息的科学，也是一种广泛应用于社会科学、医学、经济学、工程学和自然科学等各个领域的分析方法。
在大数据分析中，统计学发挥着非常重要的作用，它能够帮助人们从数据中挖掘出价值，从而为决策提供支持。
本文将探讨应用统计学在大数据背景下的应用与创新。
一、应用统计学在大数据中的应用在大数据分析中，统计学可以帮助人们深入理解数据，运用各种统计方法从数据中提取信息，为人们提供预测和决策支持。
以下介绍几种常用的统计方法。
1. 相关分析相关分析是通过研究两个或多个变量之间的关系，发现变量之间的关联和联系的方法。
在大数据分析中，相关分析能够帮助人们发现数据之间的联系，深入理解数据并分析其特征。
比如在商品推荐系统中，利用相关分析能够发现消费者购买不同产品之间的联系，从而为消费者提供更加个性化的购买建议。
2. 回归分析回归分析是通过研究独立变量和依赖变量之间的关系，建立数学模型来预测未来结果的方法。
在大数据分析中，回归分析能够帮助人们预测未来趋势，为企业和政府制定决策提供指导。
比如在金融领域中，通过回归分析能够预测未来的股票价格走势，为投资者提供决策支持。
3. 聚类分析聚类分析是一种通过数据的自然结构划分数据集成多个小组或类别的方法。
在大数据分析中，聚类分析能够将大数据集合分为多个小集合，以便更好地理解数据的分布和特点。
比如在市场调研中，利用聚类分析能够将消费者分为不同的群体，从而更好地了解其需求和消费行为。
二、创新应用除了以上常见的统计方法外，还有一些新的统计方法在大数据背景下得到了广泛的应用。
以下介绍几种创新应用。
1. 时间序列分析时间序列分析是一种将数据按时间顺序排列并分析其周期性的方法。
在大数据分析中，时间序列分析能够预测未来数据的趋势和演化规律，为企业和政府制定决策提供支持。
大数据统计建模方法
实现步骤
利用频繁1-项集生成候选2-项集，再次扫描数据集计 算支持度，生成频繁2-项集。
根据频繁项集生成关联规则，计算置信度并筛选出满足 最小置信度阈值的规则。
FP-Growth算法原理及实现
原理：FP-Growth算法是一种基于前缀树的频繁模式挖 掘算法，通过构建FP树（Frequent Pattern Tree）来 压缩数据集并直接挖掘频繁项集，无需生成候选项集。 扫描数据集一次，统计每个单项的出现频率并按降序排 序。
08
大数据统计建模挑战与未来趋 势
Chapter
数据质量与可解释性挑战
01
数据质量参差不齐
大数据中常包含大量噪声、异常 值和缺失值，对建模结果产生负 面影响。
02
可解释性不足
复杂模型如深度学习等往往缺乏 直观解释性，使得业务人员难以 理解模型预测结果。
03
数据隐私与伦理问 题
如何在保证数据隐私的同时进行 有效的统计建模，是大数据领域 亟待解决的问题。
缺点
需要预先指定簇的数量K，对初始聚类中心敏感，容易陷 入能得到较好的聚类效 果。
应用场景
适用于数据分布呈现明显簇状的场景，如市场细分、文档 聚类等。
层次聚类算法
算法原理
层次聚类算法通过计算数据点 间的相似度，将数据逐层进行 聚合或分裂，形成树状的聚类
计算资源与效率挑战
计算资源需求巨大
大数据建模往往需要大量计算资源，包括内存、CPU 和GPU等，对硬件要求较高。
模型训练时间长
对于大规模数据集，模型训练时间可能非常长，甚至 需要数天或数周时间。
分布式计算挑战
如何有效地在分布式系统中进行大数据建模，充分利 用集群计算资源，是一个重要挑战。
通导融合关键技术
通导融合关键技术通导融合技术是一种新的信息技术，它是基于多源异构数据进行提取、融合、分析和应用的一种方法和技术体系，具有信息处理能力强、决策支持效果好等特点。
通导融合技术不仅是国内外军事、情报领域应用广泛的关键技术，也在公安、环保、气象等行业得到了广泛的应用，成为了大数据时代的重要工具。
本文将会介绍通导融合技术的几个关键技术，包括数据预处理、信息提取、信息融合、信息分析和应用等方面。
一、数据预处理作为通导融合技术的第一步，数据预处理是非常重要的。
数据预处理包括数据采集、数据清洗和数据整合三个方面。
数据采集是指从不同的数据源中获取数据，数据清洗是指将数据进行初步的处理，去掉噪声，消除重复数据和错误数据，数据整合是将多源数据进行整合，以达到数据的互操作性。
在数据预处理中，对于特定应用领域的数据，我们需要进行领域特定的数据处理。
在环境监测领域，我们需要针对数据中存在的噪声进行去噪处理，并根据实际环境情况进行数据合理性的检查和修正。
二、信息提取信息提取是通导融合技术的关键步骤，其目的是从海量异构数据中提取有用的信息以支持决策制定。
信息提取可以包括文本信息提取、语音信息提取、图像信息提取、视频信息提取等多个方面，其中文本信息提取是应用最为广泛的一项技术。
对于文本信息提取，我们可以采用自然语言处理技术进行处理。
自然语言处理技术主要包括文本分词、实体识别、关键词提取等步骤。
在进行文本分词时，我们需要先对文本进行分句，然后对每个句子进行分词，分词后可以得到句子中的关键词。
在进行实体识别时，我们需要根据实体识别的规则，将实体从文本中提取出来。
在进行关键词提取时，可以利用统计方法，将文本中出现频率较高的词作为关键词。
三、信息融合信息融合是将从不同数据源中提取的信息进行融合的过程，其目的是得到更加完整、准确的信息，以支持决策制定。
信息融合可以采用多种方法，其中最常用的方法是基于决策论的信息融合方法。
基于决策论的信息融合方法依赖于不同来源的信息之间的相互关系。
大数据开启公安情报工作新时代
大数据开启公安情报工作新时代摘要当前，大数据已成为学术界、企业界乃至政府关注的焦点。
大数据应用于公安领域，将推动公安情报工作发展与变革。
公安情报工作以信息资源开发为核心，需要拥有数量足够庞大的信息资源，而大数据可以弥补公安机关信息资源的不足。
公安机关顺应大数据时代的发展要求，应更新观念，提高大数据获取、分析与应用能力，并做好数据安全和隐私保护工作。
关键词公安情报工作大数据信息资源一、大数据的概念关于“大数据”（BigData），目前仍未有统一的定义，通常是指“无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。
①它是由不断增长的数据量和数据种类逐渐衍生出来的一种现象。
大数据之“大”并不是仅仅指数据量的大小，而是体现在它的规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
②关于大数据的特征，可归结为4V：海量的数据规模（Volume），快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity），不同结构、不同来源、不同形态的各种数据类型（Variety），更高的准确性（Veracity）③或巨大的数据价值（Value）。
大数据一词起源甚早。
二十世纪八十年代，美国就有人提出这一概念。
近年来，大数据一词日益流行，各国企业界、学术界不断对此进行探讨，现已成为国家和政府层面的发展战略。
2008年9月，英国《自然》杂志推出“大数据”专刊，阐述大数据所带来的技术挑战、现有解决技术以及未来发展方向。
同年12月，美国“计算社区联盟”发表白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》，阐述在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术以及面临的一些挑战。
④2011年2月，美国《科学》杂志推出“数据处理”专刊，讨论数据迅速增长带来的种种问题与机遇，提出数据的搜集、维护和使用已成为科学研究的主要方面。
2011 年5月，著名咨询公司麦肯锡发布报告《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》，详细列举大数据的核心技术，深入分析大数据在不同行业的应用，明确提出政府和企业决策者应对大数据发展的策略。
数据分类系统及数据分类方法
数据分类系统及数据分类方法引言概述：数据分类系统及数据分类方法在现代信息技术发展中扮演着重要的角色。
随着大数据时代的到来，数据的分类和管理变得尤其重要。
本文将介绍数据分类系统的概念和作用，并详细阐述了数据分类的四个主要方法。
一、数据分类系统的概念和作用1.1 数据分类系统的定义：数据分类系统是指通过对数据进行分类和组织，将数据按照特定规则进行划分和管理的系统。
1.2 数据分类系统的作用：数据分类系统可以匡助用户更好地理解和使用数据，提高数据的可用性和可访问性。
同时，它也为数据分析和决策提供了基础。
二、基于内容的数据分类方法2.1 关键词匹配法：通过对数据中的关键词进行匹配和比对，将数据按照关键词的相似性进行分类。
这种方法适合于对文本数据进行分类。
2.2 特征提取法：通过对数据的特征进行提取和分析，将数据按照特征的相似性进行分类。
这种方法适合于对图象、音频等非结构化数据进行分类。
2.3 统计学方法：通过对数据的统计特征进行分析，将数据按照统计特征的相似性进行分类。
这种方法适合于对数值型数据进行分类。
三、基于机器学习的数据分类方法3.1 监督学习：通过使用已经标记好的数据集进行训练，建立分类模型，然后使用该模型对新的数据进行分类。
这种方法适合于有标记的数据集。
3.2 无监督学习：通过对数据进行聚类分析，将相似的数据聚在一起形成类别，实现数据的分类。
这种方法适合于无标记的数据集。
3.3 半监督学习：结合监督学习和无监督学习的方法，利用有标记和无标记的数据进行分类。
这种方法适合于数据集中惟独部份数据被标记的情况。
四、基于深度学习的数据分类方法4.1 卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，提取数据的特征，然后使用全连接层进行分类。
这种方法适合于图象和视频数据的分类。
4.2 循环神经网络（RNN）：通过将数据的上下文信息考虑在内，实现对序列数据的分类。
这种方法适合于文本和语音数据的分类。
4.3 深度信念网络（DBN）：通过多层堆叠的神经网络，实现对数据的特征提取和分类。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段数据分析是指通过对大量数据的收集、整理、处理和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和优化业务流程。
在大数据时代，数据分析成为了企业和组织中不可或缺的一部分。
为了更好地应对数据分析的需求，以下是大数据常见的9种数据分析手段：1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法。
通过计算数据的平均值、中位数、标准差等指标，可以了解数据的分布情况和基本特征。
例如，一家电商公司可以通过描述性统计分析了解产品销售额的分布情况，从而确定最受欢迎的产品类别。
2. 关联分析：关联分析用于发现数据中的相关性和关联规则。
它可以帮助我们了解数据中的潜在关联关系，从而预测或推测未来事件。
例如，一家超市可以通过关联分析发现购买尿布的顾客也经常购买啤酒，从而在超市布局中将这两种商品放在一起，以提高销售额。
3. 聚类分析：聚类分析是将数据分成不同的群组或类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。
例如，一个市场营销团队可以使用聚类分析将顾客分成不同的群组，以便更好地针对不同群组的需求进行推广。
4. 预测分析：预测分析是通过分析历史数据和模式，预测未来事件或趋势的方法。
它可以帮助我们做出更准确的决策和规划。
例如，一个保险公司可以使用预测分析来预测客户的理赔风险，从而制定更合理的保险策略。
5. 文本分析：文本分析是对大量文本数据进行分析和解释的方法。
它可以帮助我们从文本中提取有用的信息和情感。
例如，一个社交媒体公司可以使用文本分析来了解用户对某个产品的评价和反馈，从而改进产品和服务。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对时间相关数据进行分析和预测的方法。
它可以帮助我们了解数据随时间变化的趋势和规律。
例如，一个能源公司可以使用时间序列分析来预测未来几个月的能源需求，以便合理安排供应计划。
7. 网络分析：网络分析是对复杂网络结构和关系进行分析的方法。
它可以帮助我们了解网络中的重要节点和关键路径。
数据筛选方法
数据筛选方法数据筛选是指根据特定的条件和要求，从大量的数据中挑选出符合要求的数据。
在大数据时代，数据筛选变得尤为重要，因为只有筛选出有价值的数据，才能为决策提供准确的支持。
本文将介绍几种常见的数据筛选方法。
一、基于条件的筛选方法基于条件的筛选方法是指根据特定的条件，从数据集中筛选出符合条件的数据。
常见的条件包括数值范围、逻辑关系、文本匹配等。
1. 数值范围筛选：通过设置数值的上下限，筛选出在指定范围内的数据。
例如，从销售数据中筛选出销售额在1000到5000之间的产品。
2. 逻辑关系筛选：根据逻辑关系，筛选出满足特定条件的数据。
例如，从客户数据中筛选出年龄大于等于18岁且购买次数超过3次的客户。
3. 文本匹配筛选：通过设置关键词或者正则表达式，筛选出符合文本要求的数据。
例如，从新闻数据中筛选出包含“疫情”关键词的新闻报道。
二、基于统计指标的筛选方法基于统计指标的筛选方法是指根据数据的统计特征，筛选出符合特定要求的数据。
常见的统计指标包括平均值、中位数、标准差等。
1. 平均值筛选：通过设置平均值的上下限，筛选出超过或者低于平均值的数据。
例如，从股票数据中筛选出涨幅高于平均涨幅的股票。
2. 中位数筛选：通过设置中位数的上下限，筛选出位于中位数范围内的数据。
例如，从房价数据中筛选出位于中位数以上的房屋。
3. 标准差筛选：通过设置标准差的阈值，筛选出数据波动较大或较小的数据。
例如，从销售数据中筛选出销售额波动大于标准差的产品。
三、基于机器学习的筛选方法基于机器学习的筛选方法是指利用机器学习算法，通过训练模型来筛选数据。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
1. 决策树筛选：通过构建决策树模型，根据特征值进行分支，从而筛选出符合要求的数据。
例如，通过决策树模型筛选出购买力较高的客户。
2. 支持向量机筛选：通过构建支持向量机模型，将数据分为不同的类别，从而筛选出特定类别的数据。
例如，通过支持向量机模型筛选出属于某个特定群体的用户。
基于多源数据的科技情报分析方法应用解析
基于多源数据的科技情报分析方法应用解析目录一、内容概览 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (4)二、相关理论与技术 (4)2.1 多源数据概念及来源 (6)2.2 数据融合技术与方法 (6)2.3 情报分析及可视化技术 (8)三、科技情报分析方法应用 (9)3.1 文本挖掘与主题建模 (11)3.1.1 文本预处理与分词 (12)3.1.2 主题模型构建与优化 (13)3.2 信息检索与语义分析 (14)3.2.1 检索策略与算法 (15)3.2.2 语义关联分析与扩展 (17)3.3 数据可视化与决策支持 (18)3.3.1 可视化工具选择与应用 (20)3.3.2 决策支持模型构建 (21)四、案例分析 (23)4.1 国内外科研项目概况 (24)4.2 多源数据融合分析实例 (25)4.3 结果展示与评价 (26)五、总结与展望 (26)5.1 主要工作与成果 (28)5.2 研究不足与改进方向 (29)5.3 未来发展趋势与应用前景展望 (30)一、内容概览引言：介绍科技情报分析的重要性以及多源数据在其中的作用，阐述本文档的目的和意义。
多源数据概述：定义和分类多源数据，探讨其在科技情报分析中的应用价值和优势，包括数据的多样性、实时性、丰富性等。
科技情报分析的方法论：阐述科技情报分析的基本方法论，包括数据收集、预处理、存储、分析、挖掘和可视化等步骤，强调多源数据融合和协同分析的重要性。
基于多源数据的科技情报分析技术应用：详细介绍多源数据在科技情报分析中的具体应用，包括技术创新监测、竞争对手分析、政策效果评估、市场趋势预测等场景。
多源数据科技情报分析的关键技术：探讨在实现基于多源数据的科技情报分析过程中所涉及的关键技术，如数据挖掘技术、大数据分析技术、自然语言处理技术等，并分析其发展趋势和挑战。
案例研究：通过具体案例，展示基于多源数据的科技情报分析方法的实际应用过程和效果，包括成功案例的分析和启示。
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学术平台Ｉ设计艺术与理论 大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法尝试 ＡＮＡＬＹＳＩＳ ０Ｆ ｌＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＫＥＹＷＯＲＤ ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ ＭＥＴＨＯＤ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＡＬ ＦＥＡＴＵＲＥ ｌＮ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＡＧＥ 杨新华 付萍萍 １北京中电普华信息技术有限公司，北京，１０００８５ ２国网江西省电力公司
摘 要：本文对大数据日寸代基于统计特征的情报关键词提取方法展开了相关的探究工作，首先就大数据的概念与特征进行了简要介绍， 进而具体分析了目前情报关键词提取领域的发展现状与存在的主要问题，并最终提出了基于语义方法、基于统计方法、基于机器学习方法、 基于复杂网络方法等关键词提取方法，旨在为有关研究人员提供一些新的研究思路与方法。
关键词：大数据；统计特征；情报关键词；提取方法
引言 随着当前相关科学技术的快速化发展，以互联网技术为代表的 信息技术已经广泛渗透到了人们日常生活的方方面面，大数据时代 已经悄然来临。由此也使得网络情报研究工作面临着前所未有的挑 战与机遇，针对目前的现状情况，相关科研人员怎样能够在极度复 杂的网络信息当中高效获取具有研究价值的重要议题将异常关键， 对此，本文将就大数据时代基于统计特征的情报关键词提取方法展 开相关的研究工作。
１概述 大数据也被称之为巨量数据集合，是指无法在一定的时间范围 当中采用一般性的软件工具所获取、管理及处置的数据集合，必须 要借助于新型处理模式方可达到更加强大的决策能力、洞察发现能 力以及对流程优化改造能力的海量、禹增长率以及多样化的信息资 产。大数据的主要特征可概括为６Ｖ特征： （１）Ｖｏｌｕｍｅ：数据容量大，大数据所具备的大容量是其与传统 数据最为明显的一项特征差异。传统的一般关系型数据库处理其数 据量级往往在ＴＢ级左右，而反观大数据所数据的数据量级经常可 达到ＰＢ级别以上。 （２）Ｖａｒｉｅｔｙ：数据类型多，大数据所进行处理的计算机数据类 型已经不仅再局限于一般性的文本形式亦或是结构化的数据库表 格，其同时还含括了音频、视频、文字、ＢＬＯＧ、微博等多种复杂的 数据结构。 （３）Ｖｅｌｏｃｉｔｙ：数据流动快，与传统的数据相比高速化同样也是 大数据的一项重要特征，在面对接近于无穷尽的海量数据时，针对 所获取到的数据信息分析处理效率越快越好，数据的处理效率将直 接决定着组织命运。 （４）Ｖａｌｕｅ：数据潜在价值大，利用强大的智能学习机制与高级分 析可更加高效的完成对数据价值的“精炼萃取”，将大数据的潜在价 值尽可能多的挖掘出采，科学应用大数据，以低成本来创造出高价值。 （５）Ｖｅ ｒａｃｉｔｙ：数据真实性高，由于大数据所包含的数据容量十 分庞大，其可通过多个不同的维度来实现对数据的分析与处理，因 此最终所提炼出的目标数据具有较高的真实性。 ２现状及问题 般情况下，关键词是在所表述文章当中对其核心内容具有 实质性价值的一类词汇，是为了实现对文章更加便捷的标引与检索 而从文章的题目、摘要，以及正文当中所精选出的词汇或词组。在本 次研究中将关键词的概念界定为可反映出互联网网页核心内容的 有关词汇。对于关键词的提取则主要是利用对核心词汇的统计以及 其语义内涵的分析，进而由各个独立的网页亦或是网页集当中挑选 出合理的，可以将文章主旨思想精确表述的特征集选取过程。关键 词是表述网页主旨内涵最为基础的一个单位，因此就通常在信恩检 索、自主问答、内容追踪等相关信息处理领域内均需进行关键词的 提取，并且对于关键词的提取也将会对情报监测与跟踪产生出极其 关键的线索价值，并使得情报工作的方向逐步变得确定。 受到大数据本身特点的影响，采取传统情报关键词提取方法 难免会出现一些问题情况，其中主要就包括了：（１）进行关键词的 提取往往都会带有一定的目的性，因此数据本身的代表性便至关重 要，若所提取的关键词代表性不强，则很有可能导致最终的结论不 够客观；（２）在关键词提取时还必须充分考量到大数据相关性有可 能会产生的误差，切忌仅关注于表面，如某地区的网页数据量十分 庞大，这是否就代表了该地区的网络形象较好？很显然并不一定， 也很有可能会存在着大量的负面信恩，因此在进行关键词的提取时 还应当就信息相关，ｌ生予以充分考量；（３）在提取关键词时还必须 将信息当中所含括的个人隐私予以充分考量，在大数据当中所涵括 的内容十分复杂而且来源途径众多，其中必然会涉及到大量的个人 隐私，因此在实施大数据关键词提取时应尽可能回避这一问题。
３大数据时代情报关键词提取方法及构造 ３．１关键词提取方法 ３．１．１基于语义方法 基于词典的辅助，利用句法和词法采实施自动分词与词性标 注，可促使计算机能够更加全面的掌握各类信息片段、词汇间的语 义相关性，并进一步可借助于复杂计算来提取相应关键词。 ３．１．２基于统计方法 利用词语统计信息来进行关键词的提取，其中应用最普遍的方
作者简介： 杨新华门９７０年生／江西永修人／硕士研究生／工程师／研究方向为电力营销信息化 付萍萍门９７０年生／江西南城人／硕士研究生／教授级高级工程师／研究方向为计算机应用
１３Ｏ 法是词频一逆向文本频率指标以及Ｎ—ｇｒａｍ方法，这一种类型的方 法仅需对有关词汇的应用频率及过滤技巧加以统计即可，但其缺点 也较为明显，即精度性相对较差。有研究人员就提出了一种经改进 处理的ＴＦＩＤＦ网页关键词提取方法，其可实现与网页内容结构与词 汇特征的综合权衡，可建立起一个候选特征词汇综合评价公式来进 行对关键词的提取。 ３．１．３基于机器学习方法 借助于针对大规模训Ｊ练语句资料库的训炼，便可得到相关的系 统参数与模型，而后再借助于模型来运用到测试语言资料库当中并 对关键词的提取结果予以验证。在训练集当中，可将关键词的提取 视作为是具备监督作用的一种分类问题。一般可经常应用到的就包 括了支持向量机、最大熵、决策树等模型。 ３．１．４基于复杂网络方法 依据预备选取特征词间的相关性，依据现有规则建立起一个复 杂网络亦或是加权复杂网络模型，采用计算节点权重系统与介数来 代表节点的综合性价值，选取其中价值较大的即可确定为关键词。 这一方法通常所需要的计算量十分庞大，在应对大规模的文档信息 或是网页内容日寸，此方法的缺陷便会暴露无遗。 ３．２关键词提取方法构造 ３．２．１中文词语特征和自动分词 中文语句的构成包括了单字与词语，其语句的主干通常是由动 词、名词、代词、量词、形容词等具有实际意义的词汇所组合而成，其 中介词、连词与助词等虚词由于不具备实际意义，因此通常无法在 语句中担当主要构成部分。因此在开展中文关键词的提取工作日寸应 尽可能的把虚词与单字排除在外。 在英文语言体系下其各个词汇间有着天然的分隔符，单字便可 充当一项关键词。而反观中文词汇的构成基本不会少于两个单字， 而且语句是连续书写，由此也就需要在进行文本自动分析前，首先 把一整句语句分割为若干个小的词汇单元，也就是中文分词。这同 时也是在进行自然语言处理日寸较为困难的一项内容，当前相对较为 成熟的分词系统就包括了ＣＲＦ中文分词系统、ＩＣＴＣＬＡＳ系统等。 ３．２．２词语过滤 在将虚词完全过滤后，文本集内仍然会存在有不少的噪声词。 这一种类型的词汇大都适合文本主题没有密切相关性的词汇，例 如“人民”、“国家”、“西部网”等。通常情况下这一种类型的词汇在 文本当中会有较高的出现频率，并且在文本集内出现较高频率的 词汇亦为噪声词。对此可采用词频与文本频率乘积的离散系数方 式来进行噪声词过滤。 词语Ｗ在文本集合ＤＳ内的频率Ｄｆ．可被定位为： 在上述公式中，其分母ｌ ＤＳ ｌ为文本集合内中文本的总数目， ｆ｛ ： ∈ｄ，ｄ∈ＤＳ｝ｆ为 当中含括了ｗ的文本数目。 词语Ｗ．在文本集合ＤＳ当中的离散系数ＣＶ．可被定义为： （ ）ｃ Ｋ—— ‘ （ＴｆＤｆ￣，） 在上述公式中 ＝ × ， ，（．）代表对下表ｊ取标准 差， ｐｒＥ（・）代表对下表ｊ取平均值。 １３１一 设计艺术与理论Ｉ学术平台 鉴于文本内容的长度不尽相同，噪声词在文本集合内所出现 的频率差异较为显著。经实践验证显示，应用 ； 公式对词汇 离散系数进行计算处理，可将文本内容长度对噪声词的剔除影响 将至最低。离散系数可全面体现出词汇在整体文本集内的波动变 化，词汇离散系数越低，即表明词汇在文本集内的稳定性越是优 异，相应的词汇为噪声词的可能性也就越高；若相反，则可认定相 应词汇非噪声词。 ３．２Ｊ３词共现概率分布及偏度 伴随着信息技术的快速化发展，词共现分析的重要性也愈发突 出，其含义为在某学科领域当中某两个关键词在同篇文献当中所出 现的频率越高，即代表此两个关键词存在有特殊的内在相关性。因 而，便可利用建构关键词共现矩阵的以及应用多元统计方法来实施 期刊评价与学科结构分析。 在单一文本当中往往包括了多个语句，各语句间往往是利用 句号、问号、感叹号等加以区分。若两词汇在单个语句内同时出现， 即认定其共现一次。应用于对候选关键词进行表示的集合，可表示 出候选关键词的数量，相应的候选关键词共现矩阵便可利用任意 两项候选关键词于单个文本亦或是集合内出现的频次来充当元素 构成。
４结语 总而言之，随着大数据时代的来临，一方面大数据的出现与应 用可促使情报研究工作延伸至更为厂阔的范围领域，应用新的技术 与方法，实现了对情报研究工作价值的重新定义；另一方面，大数据 也促使社会各个行业都更加关注于情报研究工作。对此，本文就通 过对大数据时代情报关键词提取的现状与问题分析，提出了一些大 数据时代情报关键词提取的方法与构造，希望能够为相关的研究人 员提供一些参考。
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