大宗商品供應(yīng)鏈風(fēng)險識別

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摘要：針對傳統(tǒng)大宗商品供應(yīng)鏈風(fēng)險識別方法的識別角度不全面，識別結(jié)果準(zhǔn)確度較低等問題，采用文本挖掘方法，建立包括數(shù)據(jù)采集及語料庫構(gòu)建、數(shù)據(jù)預(yù)處理、風(fēng)險識別的大宗商品供應(yīng)鏈風(fēng)險識別模型框架，從中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺中獲取大宗商品供應(yīng)鏈管理相關(guān)研究文獻，構(gòu)建包含不同文獻數(shù)的3個語料庫，對語料庫數(shù)據(jù)進行詞頻分析、N-gram分析、相關(guān)性分析、累計詞頻-信息熵（term frequency-information entropy，TF-H）降維及潛在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA）主題建模，并將風(fēng)險識別結(jié)果與傳統(tǒng)供應(yīng)鏈風(fēng)險識別方法的識別結(jié)果進行對比，驗證方法的有效性。（剩余11682字）