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運用文字採礦解析近年風險管理與保險學術期刊的趨勢與特徵

為了解決花蓮五星級飯店ptt的問題，作者葉家安 這樣論述：

　　本研究以國內的保險相關學術期刊(含TSSCI期刊)做為研究對象，進行文字採礦與多變量分析，進行文章與主題的分類。文字採礦方面，運用python與CKIP進行中文斷詞，運用K-means對於TF-IDF及DTM矩陣進行分群，同時進行視覺化分析，學術文章為2006~2019年的已公開學術期刊，透過期刊的名稱、摘要與關鍵詞，進一步分類與分析隱涵且有用的資訊，辨識研究趨勢及各主題的發展特徵。　　運用K-means的年度主題分類結果，透過新聞媒體的時事發展，可以清楚評析文字採礦結果的合理性與趨勢。分群後的文字探勘 DTM矩陣配合關聯性分析，可以將學術期刊分為8類，運用文字雲的視覺化分析結果以及關聯

性分析可以展現各類別之關鍵詞彙，因此，運用 K-means分類技術進行文字採礦的主題分類結果，可以提供良好的分類效果，同時提供各類別的關鍵詞重要性以及關聯性。