基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的政府投資工程招標人與投標人合謀致因研究
【文章頁數(shù)】:94 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.?1技術(shù)路線圖??11??
?第1章緒論???1.3.?3技術(shù)路線??本文的技術(shù)路線見圖1.1。??、.研宄邏輯....?'研究內(nèi)容研宄方法'.I??政府投資工程招標人與投標人合謀??致因的相關(guān)概念??理論研宄?一 ̄ ̄——????一—?一T3—?,??文獻研究法??_文本挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則、相繼戰(zhàn)障、??復(fù)雜網(wǎng)....
圖2.?1政府投資工程招投標程序??2.?1.?3招標人與投標人合謀致因相關(guān)概念??
采購方式?③關(guān)乎應(yīng)急搶險救災(zāi)、國家機密或國家安???全,需要招標但不宜公示???(3)政府投資工程的招投標程序??對政府投資工程招投標采取程序化管理,有助于保障招投標過程中的公開透明。招??標人與投標人所涉及的招投標程序存在一定差異,對招標人來說,招投標程序可分為立??項、招標文....
圖2.2?Jieba分詞流程??
?第2章相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)???分歧義,故本文選取Jieba對所收集的招標人與投標人合謀案例文本進行分詞。Jieba分??詞的算法流程如圖2.2所示。??
圖2.?3?TF-IDF算法流程圖??
1?+?|{/4?e??TF-IDF?(詞頻-逆文檔頻率)綜合考慮了詞頻與逆文檔頻率的優(yōu)勢,將詞頻和逆文??檔頻率相結(jié)合,形成目前最常用的特征詞加權(quán)函數(shù)|7<)1。這樣的結(jié)果可以解釋為:某特征??詞的權(quán)重會隨著其在某一文檔中出現(xiàn)的次數(shù)而增高,同時隨著在文檔集合中其他文檔屮??出現(xiàn)....
本文編號:4058481
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