基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(上)——问题分析与模型构建

面对网络中日益丰富的用户评论信息,利用评论挖掘技术对其进行智能化的自动分析,获取非传统意义上的动态竞争情报,对于企业竞争战略的制定和竞争优势的保持具有重要意义。文章在详细分析Web评价挖掘技术研究现状和当前竞争情报分析存在问题的基础上,将Web评论挖掘融入企业竞争情报分析之中,构建了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析模型,阐述了模型中各个模块的主要功能及其实现策略。     

基于领域本体的竞争情报聚类分析研究

本文将聚类分析引入竞争情报分析之中,构建了基于领域本体的竞争情报聚类分析模型。该模型利用竞争情报领域本体指导文本语义分析和标注,抽取特征概念和概念间关系,实现语义层面的文本表示;针对传统的聚类分析算法无法进行深层次的聚类分析,设计了一种基于语义核函数的聚类分析算法进行挖掘分析,实现深层次的聚类分析。实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了竞争情报分析的准确率和效率。     

基于Web日志挖掘的网络动态竞争情报分析研究

通过挖掘蕴含在WebE1志中的隐含模式和知识,Web日志挖掘为企业实现网络竞争情报动态分析提供了一种有效的途径。文章分析Web日志挖掘的原理和过程,并探讨Web日志挖掘在动态竞争情报分析中的应用。     

基于语义空间和SVM的竞争情报分类分析模型研究

针对传统的竞争情报分析模型无法有效地对情报源进行深入挖掘分析,获取企业所需的深层情报内容,本文构建了基于语义空间和SVM的竞争情报分类分析模型.该模型利用语义空间来表示文本,提高文本表示的精度;利用基于语义核函数的SVM分类分析算法进行学习和训练,实现语义层面的竞争情报分类分析.实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了竞争情报分析的准确率和效率.     

Web环境下产品评论挖掘在企业竞争情报中的应用

随着Web2.0的出现,现在无论是微博、博客还是各大论坛及购物网站都出现了针对产品或服务的客户评论。本文首先通过对这些产品评论的情报价值进行分析,指出产品评论挖掘是在Web2.0和电子商务发展背景下,用户利用网络平台发表意见评论和Web环境下企业竞争情报发展的必然产物。本文提出了一个产品评论挖掘应用于企业竞争情报的框架,进而讨论了产品评论的预处理并从行业监测、用户研究、企业自身以及竞争对手分析四个方面分别探讨了产品评论挖掘在企业竞争情报中的具体应用。     

基于本体的竞争情报语义整合与分析研究

针对现今的信息资源整合技术无法有效地解决不同数据源之间的语义异构问题和传统的竞争情报分析技术无法获取高质量的深层情报知识,构建了基于本体的竞争情报语义整合与分析模型。该模型利用本体理论与方法对网络异构信息进行有机整合,解决信息孤岛和语义异构问题;并在此基础上实现语义层面的竞争情报自动分析和智能分析,有利于提高情报分析的准确率和效率。     

基于本体的竞争情报采集模型研究

针对使用搜索引擎采集竞争情报的准确性和相关性不高的缺点，提出利用语义Web挖掘技术挖掘网络信息资源中的深层知识和情报，并构建基于本体的竞争情报采集模型，最后探讨模型的体系结构、关键技术等问题。     

基于语义Web Service的Deep Web动态竞争情报采集

Deep Web信息资源动态性强、质量高、易于深度分析,使得它成为企业竞争情报采集的重要信息源.但是,目前各种搜索引擎及主题指南等工具不能对Deep Web信息资源有效地进行采集.因此,提出了基于语义Web Setvice的Deep Web的企业动态竞争智能采集体系框架结构,并对该框架下的动态竞争情报采集过程进行了详细论述.     

基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究

本文从Web数据挖掘方法入手，介绍了企业竞争情报的获取方法，包括基于Web内容挖掘的获取方法、基于Web结构挖掘的获取方法和基于Web使用记录挖掘的获取方法，进而研究了基于web文本挖掘的竞争情报获取步骤，最后剖析了基于Web文本挖掘的企业竞争情报中客户知识获取的案例。     

基于语义挖掘的智能竞争情报系统研究

语义挖掘是一种从非结构化数据中准确地提取有用信息和知识的新兴数据挖掘技术。利用语义挖掘对这些非结构化数据和信息进行智能采集、分析和处理,可以帮助企业快速建立起经济有效的竞争情报流程。本文融合语义挖掘的相关技术来探索竞争情报的智能采集与分析原理,构建了一个基于语义数据挖掘的企业智能竞争情报系统。     

企业动态竞争情报分析框架研究

从动态竞争环境对竞争情报工作提出了新的要求入手，分别论述了情报收集对象的动态性和全面性、情报分析方法的交替运用、情报收集渠道或信息源的适时变换，以及竞争情报系统的柔性结构等方面，说明了动态竞争环境下的情报工作与传统竞争情报工作的不同，是当今企业构筑竞争优势的必要条件。     

企业竞争情报分析方法来源及发展

竞争情报分析方法主要起源于经济学中的竞争理论和管理学中的战略管理理论。首先综述了当前主要竞争情报分析方法产生的路径以及竞争情报分析方法的发展和演进趋势,然后对竞争情报方法的评价标准进行了探讨,最后指出当前竞争情报方法体系面临的三大重要挑战。     

Web环境下的语义挖掘模型研究

文章提出两种Web环境下的语义挖掘模型,分别是基于语义标注的Web语义挖掘模型,即在语义标注的基础上实现智能化知识挖掘过程,获取高质量知识模式;基于本体映射的Web语义挖掘模型,即参照领域本体概念体系,运用本体映射技术,对所获取的知识模式进行语义修正.通过对语义分类模式的预测准确率、模型创建速度的实验对比分析,基于本体映射的Web语义挖掘模型所提出的算法略占优势.     

基于分类数据挖掘技术的情报分析系统研究

运用分类数据挖掘技术中决策树算法和神经网络算法,建立适合地面战场复杂背景下的情报数据分类算法模型,并将该算法模型运用于情报分析系统,对实现目标情报分析处理的自动化进行了有益的探讨.     

网络竞争情报研究--竞争者网站的挖掘与监测

针对网络竞争情报研究过程中经常遇到的竞争者情报的研究问题 ,论述了竞争者网站的挖掘和检测方法 ,讨论了如何运用竞争情报分析方法研究分析竞争者网站 ,同时介绍了竞争者网站的监测工具。     

企业竞争情报分析疗法来源及发展

竞争情报分析方法主要起源于经济学中的竞争理论和管理学中的战略管理理论。首先综述了当前主要竞争情报分析方法产生的路径以度竞争情报分析方法的发展和演进趋势，然后对竞争情报方法的评价标准进行了探讨，最后指出当前竞争情报方法体系面临的三大重要挑战。     

动态情报研究模式重构及实践

[目的/意义]动态情报研究在“耳目、尖兵、参谋”情报工作中发挥着重要的作用。重构当前动态情报研究模式,深度挖掘动态情报产品汇集的价值,发现潜在科技情报产品中的新现象或新认知,能够更有力地支撑科技创新和管理决策。[方法/过程]文章在对动态情报研究业务现状与发展需求分析的基础上,从流程、方法与产品相结合角度审视和重构现有的动态情报研究模式,提出数据驱动的情报跟踪流程、人机融合研判的情报分析方法和深度循环的动态情报产品体系3个具体构成,并以某机构国际防务快讯数据库作为数据源进行实证。[结果/结论]结果表明,利用文章设计的情报跟踪流程与分析方法进行的动态情报主题抽取、不同主题的语义标注和挖掘分析,可以从原始汇聚的快讯产品中提取并刻画形成某主题技术的知识元组成、某先进技术群发展的产品谱系、某国家技术研发的需求演进等二次情报产品,同时发现其中隐含的有价值异常点,获得新的启发与新的认知。     

Internet专利竞争情报开发研究

论述Internet专利竞争情报开发的意义，介绍点、线、面、立体相结合的专利竞争情报分析方法和数据挖掘、联机分析处理、专用专利分析软件三种竞争情报开发工具，并从国家、城市、企业竞争力和竞争对手跟踪诸方面探讨了互联网专利竞争情报分析的应用。     

企业竞争情报应用中的专利情报分析

企业竞争情报是随着市场竞争的激化而产生和发展的.它所描述的是有关竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息研究.而专利情报分析是通过对专利说明书、专利公报中大量的、个别的、零碎的专利情报进行加工组合分析,从而产生具有竞争性的企业竞争情报.专利情报分析是获取竞争情报的重要手段,因而探讨企业应用专利情报的有关问题,对引导企业进行科学决策、增强企业竞争实力具有重大的现实意义.     

基于在线评论的企业竞争情报需求挖掘研究

[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。