智能知识地图挖掘数据的金融危机早期预警

• 作者: 吴小菁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能知识地图 数据挖掘 金融危机预警 静态分析 时域分析
• 年，卷（期）: 2013,（24）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 116-121
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 5793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0005

摘要

针对传统模糊认知图和知识地图数据挖掘效率偏低且预测准确性不高的问题，提出了基于智能知识地图的数据挖掘方法。利用成对变量的离散、映射从原始数据构建散布图；定义四元组模糊关联规则，在此基础上构建智能知识地图；根据关联节点数目识别中枢节点和不活动节点。实验利用静态分析评估了系统结构的不确定性，通过时域分析揭示了知识地图主要属性的演变过程，对上证50指数公司的金融数据分析验证了所提方法的有效性，实验结果表明，所提方法在金融危机预警方面取得非常准确的预测效果，为决策者掌控公司运营状况提供了强有力的危机预警工具。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小菁	福建江夏学院电子信息科学学院	12	9	1.0	2.0