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智能情报分析中数据与算法风险识别模型构建研究
文献摘要：
人工智能的本质是对数据与算法的利用,当前人工智能视域下的情报分析在为管理决策带来便捷的同时,其数据与算法风险问题尤为突出.为化解此类风险给情报工作带来的影响,风险识别研究具有重要的现实意义.本文基于风险社会理论、监管沙盒理论构建"数据-算法-流程"的智能情报分析风险识别模型.以本课题团队参与沙盒测试的"领域热点主题识别及演化分析项目"为例,对该智能情报分析项目中数据与算法风险进行识别,通过实证验证了模型的有效性,最后为政府提出指导防范与化解重大安全风险的对策建议.
文献关键词：
智能情报分析;数据风险;算法风险;风险识别
中图分类号：
作者姓名：
张涛;马海群
作者机构：
黑龙江大学信息管理学院,哈尔滨 150080;黑龙江大学信息资源管理研究中心,哈尔滨 150080
文献出处：
引用格式：
[1]张涛;马海群-.智能情报分析中数据与算法风险识别模型构建研究)[J].情报学报,2022(08):832-844
A类：
智能情报分析
B类：
算法风险,风险识别,识别模型,管理决策,风险问题,情报工作,基于风险,风险社会理论,监管沙盒,理论构建,热点主题,主题识别,演化分析,证验,防范与化解,大安全,数据风险
AB值：
0.258046
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