基于文本挖掘的煤炭工业政策演变及反思

科技成果转化是连接科技创新与经济发展的桥梁，对促进区域经济发展和提升产业竞争力至关重要。为探究安徽省科技成果转化政策的演进规律及特征，本研究采用政策统计分析和多维分析方法，以 2001 年至 2018 年安徽省发布的 101 项科技成果转化政策文本为样本，对其时间分布、政策类型、决策主体布局以及政策工具运用等方面进行了系统分析。研究发现，安徽省科技成果转化政策在时间上呈现阶段性特征，在政策类型上涵盖了供给侧、需求侧以及环境优化等多个方面，决策主体呈现多元化趋势，政策工具运用也日趋多样化。基于以上分析，本研究揭示了安徽省科技成果转化政策演进过程中存在的问题，并提出了相应的政策建议，以期为安徽省未来科技成果转化政策的优化和完善提供参考。

文本挖掘：从文本中提取有价值信息的流程 维度规约：降低数据维度的方法 维度规约类型： 特征选择：从原始数据中选择信息丰富的特征 特征提取：将原始数据映射到新空间中

摘要：本研究开发了一组文本挖掘算法，用于从社交媒体互动中提取时尚品牌的客户知识。语义分析帮助确定关键主题、情绪和背景信息。该方法为社交媒体品牌知识管理提供了见解，并提高了对时尚品牌在社交媒体中的了解。

在煤炭行业信息化进程中，针对煤炭企业办公自动化系统的研究现状，提出了构建协同办公平台的方案。详细介绍了该平台的总体架构，阐述了各层面及保障体系，以及数据挖掘技术在平台应用的重要性。经过潞安集团和同煤集团的实证应用，显示协同办公平台显著提升了煤炭企业的工作效率和管理水平，具备广泛推广应用的潜力。

数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准

《文本挖掘指南——非结构化数据分析的高级方法》(2007)，由剑桥大学出版社出版，深入探讨了文本挖掘领域的前沿技术和方法，为处理和分析非结构化数据提供了全面的指导。

文本挖掘手册：分析非结构化数据的高级方法 作者：罗南·费尔德曼和詹姆斯·桑格（巴伊兰大学和 ABS Ventures）

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

详细阐述了基于网格计算构建大规模文本挖掘系统的重要性和实施方法。文本数据挖掘作为数据密集型、计算密集型和分布式协作的一般特点，在企业和政府组织中具有重要的应用前景。