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技术研究相关自考毕业论文范文 和审计信息精准分类推荐技术类在职毕业论文范文

分类:论文范文 原创主题:技术研究论文 发表时间: 2024-01-16

审计信息精准分类推荐技术,本文是关于技术研究方面在职毕业论文范文跟审计和精准和分类有关自考毕业论文范文.

摘 要:信息化社会条件下,海量审计信息已深入到社会各领域、各阶层,如何快速有效地获取、管理和使用这些审计文本信息是提升信息化审计服务的一项重大挑战.文章在自动信息分类的基础上提出了审计信息精准分类的概念.首先,阐述了信息化审计建设的需求.然后,分析了当前审计信息分类所存在的缺陷,并在此基础上,针对性地提出了审计信息精准分类的具体技术流程,并分析了其优点.基于审计信息的精准分类,根据审计信息类别差异,提出了审计信息精准推荐策略.

关键词:审计信息 精准分类 建设

中图分类号:F239 文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2018)12-129-03

引言

审计是由独立的第三者,通过收集管理者有关经济活动和经济事项申明的证据,客观地作出判断,并将结果报告给所有者或有关用户的评价活动.审计人员通过对经济活动进行监督,将对具体事项审计的结果整理成为一定的审计信息,反馈给使用单位,为使用单位决策者提供可靠的依据,增强决策者决策的针对性和可操作性.然而,现实中海量的审计信息往往是制约决策者进行实时分析和快速决策的重要因素,极大地影响着决策的科学性和有效性.而审计信息的精准分类推荐技术是解决上述问题的有效方法,对于支撑审计服务方式转变和信息化审计建设具有显著的作用,为未来新型信息共享能力的提升提供有效的技术支撑和方法指导.

一、信息化审计建设的需求

(一)服务信息化社会的需要

伴随着信息科学技术的迅猛发展,人类社会开始进入了网络经济时代,网络财务、电子商务、电子货币等新商业经济形态不断出现.与此带来的海量数据已深入到社会各领域、各阶层,小到购物网站的推荐广告、有针对性的产品设计,大到全国人口迁移的趋势、相关制度规程的制定,数据无疑都体现出了巨大的作用,一个全新的大数据时代已经到来.

信息已成为社会各领域中最活跃的因素.审计机关要实现对财政资金、国有资产、公共资源、领导干部经济责任履行情况和重大政策落实情况的审计监督全覆盖,而信息化审计建设将是一个不可阻挡的趋势.

(二)信息化审计建设的要求

计算机的普及,改变了传统的手工记账方式,极大地节省了成本并提升审计效率.然而,信息化社会在另一方面所带来的海量信息,却在不断冲击着现有的审计系统.当前的审计系统还只是停留在计算机辅助审计阶段,相关计算机审计软件开发还主要侧重于会计数据的采集,所获得的仅仅是手工记账的“解放”,并没有实现更深层次的智能化审计.

从信息的使用价值上看,越是及时的信息,其效用就越大,其相关性也就越强.所以,同其他信息一样,审计信息也应当具有及时性的质量特征.要让委托人和受托人及时地得到审计信息,以便于作出相应的价值判断.然而,大部分审计信息以非结构化或半结构化的文本形式存在,如电子邮件、电子文档以及电子档案等,它们不易被机器理解也不可能完全依靠人工进行管理.因此,如何快速有效地获取、管理和使用这些审计文本信息是提升信息化审计服务的一项重大挑战.将审计信息进行分门别类,是实现信息有效管理的基础.根据用户的特定需求,将这些审计信息进行推荐,提升用户获取有效信息的效率.

二、审计信息分类推荐的基本内涵

互联网的出现带来的大量信息在满足用户需求的同时,也使得用户面对大量信息时无法从中获取对自己真正有价值的信息,对信息的利用效率降低,即所谓的信息超载问题.而审计信息精准分类推荐技术可以用于解决信息超载问题.它是根据给定审计文本信息,将其判别为事先确定的若干审计类别中的某一类或某几类的过程.审计信息精准分类推荐关注于文本种类,最常见的是审计信息所涉及的主题或话题(如政治、经济、体育、艺术等),或审计信息与用户之间的联系(相关或不相关).传统的人工分类离不开人的脑力活动,特别在面对海量的文本信息时,更是需要大量相关领域的专家参与其中.显然,这种既耗费人力、财力又耗费时间的人工分类方法已经远远不能满足信息化条件下的审计需要,研制与开发能有效代工进行快速、准确分类的审计信息精准分类系统就显得尤为迫切.

不过,在实际应用中,现有的审计信息分类技术并不能使用户获得满意的体验.过长的训练时间,较低的审计信息分类精度限制了现有审计分类技术的应用.其主要原因有以下几点:(1)在审计文本信息中,大部分词都属于低频词,难以有一个足够大的训练语料能够包含所有的词语,因而会造成数据稀疏问题.(2)在实际应用中,所分类的审计文本常常面临着用词不规范,大量信息即时生成、存在噪音的问题,因而难以挖掘其包含的文本语义信息.(3)特征工程在传统的自动文本分类学习算法中,有着不可替代的地位,但是由于需要大量的人力和专业知识,反而成为了自动文本分类性能提升的瓶颈.从人工智能的角度看,自动文本分类应该是一个从原始的感知数据中自动分辨出有效的信息,再到实现最终分类的端到端(end-to-end)的过程.

实现上述端到端过程的关键是审计信息的文本表示.它将审计信息表示成能被计算机所能理解的向量或矩阵,从而实现自动的审计信息精准分类.现有的基于统计的审计信息文本分类方法,例如:词袋模型(BoW)和n元模型(n-gram),一般利用独热表示(one-hot representation)来表示审计文本.虽然独热表示可以反映审计文本中所有词的统计信息,但在海量数据集上,往往会造成维度爆炸的现象.而基于神经网络的审计文本分类方法则是通过分布式表示(distributed representation)的学习克服了维度问题,例如:基于隐藏层的审计文本表示(FastText)、基于卷积神经网络的审计文本表示(TextCNN)以及基于循环神经网络的审计文本表示(TextRNN)等等.但是,上述这些神经网络模型只依赖于神经网络的构建,并没有考虑审计文本的生成(分层)结构,即句子是由词或词组组成的,文档是由句子组成的,这也许会影响模型的性能表现.另外,观察上述模型的审计文本表示生成过程,可以发现它们通常是一种单向作用(one-way action)过程,也就是说,先前生成的审计文本表示作为背景来决定接下来的审计文本表示生成.但是,文本整体语义其实是由审计文本中各成分相互交互作用(interaction)的产物.只刻画一种单向作用也许会造成部分语义缺失.

三、审计信息精准分类推荐的组成与功能

(一)审计信息精准分类推荐流程

如图1所示,该流程以提高审计信息推荐的准确性,提高用户使用的满意度为目标,从审计文本的分层结构角度进行分析,与传统的神经网络分类模型相结合,提出基于分层机制下的审计文本分类模型.另外,从审计文本内部各成分的交互表示进行分析,提出在文档水平上,基于文档内部交互表示的分类模型.然后,二者模型利用审计信息智能推荐模型进一步分析,来获取用户所需的审计信息.最后,通过在相关公开数据集上进行实验测试验证,并对结果进行讨论和分析,得出结论.

(二)审计信息精准分类推荐组成

其中,表示审计信息的真实类别,表示模型预测审计信息类别.在模型训练好后,可以根据审计信息来预测类别概率,从而按照概率大小进行审计信息的精准推荐推荐.

四、总结

本文关注于信息化条件下,海量审计信息制约决策者进行快速分析和实时决策的问题.首先,阐述了审计信息分类的基本内涵,并探讨了传统审计信息分类所存在的缺项,并针对相关不足提出了审计信息精准分类推荐技术,该项技术分别从以下三方面进行分析:(1)基于分层结构的神经网络的审计信息分类模型;(2)在文档水平上,基于文档内部交互表示的审计信息分类模型;(3)审计信息智能推荐过程.

  研究审计信息精准分类推荐技术,有利于提高审计信息系统获取、管理和使用文本信息的效率,提高审计人员使用的满意度,灵活高效的为各级决策者完成任务提供各类所需要的信息.

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(作者单位:国防科技大学服务保障中心 湖南长沙 410073)

(责编:纪毅)

该文结束语:这篇文章为一篇关于审计和精准和分类方面的相关大学硕士和技术研究本科毕业论文以及相关技术研究论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.

参考文献:

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