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使用潜在语义分析的文本挖掘:通过对JIS的30年研究进行检验的插图-路易斯维尔大学-商学院:路易斯维尔大学-商学院 跳到主要内容

使用潜在语义分析的文本挖掘:通过检查30在JIS的多年研究的例证

信息系统杂志。 可能是1,2018

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大数据为当今的会计行业带来了巨大的挑战。 除其他外,这一挑战的特点是非结构化数据(如文本)的爆炸性增长。 近年来,出现了新的文本挖掘方法,将非结构化文本数据转化为可操作的信息。 会计信息系统(AIS)研究的关键作用是帮助会计专业在会计环境中评估和利用这些方法。 本文介绍了潜在语义分析(LSA),一种在非结构化文本数据中发现潜在结构的文本挖掘方法,以及AIS研究社区。 基于LSA的方法用于分析在过去的30年中在信息系统杂志(JIS)上发表的AIS研究。 JIS研究是适当的分析领域,因为人们认为需要对AIS研究的范围进行背景化。 该分析产生的研究主题和趋势有助于更好地理解这种身份。

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