基于SVM的企业竞争情报自动分类系统模型

针对企业竞争情报的自动分类问题,介绍了基于支持向量机(SVM)方法的自动分类技术的原理,探讨了该技术在企业竞争情报分类系统中的应用,并结合多Agent思想构建了基于支持向量机的企业竞争情报分类系统模型,重点研究了竞争情报的自动分类方法。     

多分类SVM在企业竞争情报自动分类中的应用

介绍了基于多分类SVM的自动分类技术,将该技术应用于企业竞争情报的自动分类中,实验结果表明了该方法能够提高分类准确率,从而满足企业竞争情报分类处理的时效性和实用化要求.     

基于潜在语义分析和HS-SVM的文本分类模型研究

为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间.     

基于SVM的多类文本分类研究

基于统计学习理论．构建了SVM文本分类模型，并给出了模型参数的100自动选择算法，解决了以往参数靠经验确定的弊端。传统的文本分类系统不能处理一篇文档同属多类别的情形，论文将该情形归结为多类文本分类问题，提出二叉决策树SVM模型，并就农业机械化工程文档进行了实证分析。结果表明，该算法具有较好的分类效果。     

一种改进的SVM文本数据分类技术研究

主要研究了文本分类精度问题。介绍了文本分类的基本过程,提出了一种改进的支持向量机文本分类技术,设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。实验结果表明,提出的方法不仅具有较高的训练效率,同时也能得到很高的分类准确率和查全率。     

基于改进的SVM文本分类建模

SVM是一种新的分类工具,可是其核函数在数学上必须满足Mercer条件,使得具有良好全局分类性能的Sigmoid函数在SVM中应用受到限制。本文将Sigmoid核函数与云模型相结合,提出一种简单的核函数的实现方法。此方法不仅提高了SVM文本分类能力,而且明显地减少了平均的CPU执行时间。     

基于语义引导与支持向量机的中文文本分类

文本分类是中文信息处理的热点研究内容,而语义是文本类别归属的依据。提出一种基于语义引导的特征选择方法,在特征选择的同时,对典型类别区分词进行加权,提高该类词在分类中的作用;采用支持向量机技术进行试验,实验表明建立语义知识库的特征选择改善了文本的分类性能。     

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。     

一种基于语义的中文文本分类算法

针对向量空间模型中语义缺失问题,将语义词典（知网）应用到文本分类的过程中以提高文本分类的准确度。对于中文文本中的一词多义现象,提出改进的词汇语义相似度计算方法,通过词义排歧选取义项进行词语的相似度计算,将相似度大于阈值的词语进行聚类,对文本特征向量进行降维,给出基于语义的文本分类算法,并对该算法进行实验分析。结果表明,该算法可有效提高中文文本分类效果。     

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。     

基于竞争情报分析的企业招聘问题研究

以信息经济时代为背景,利用竞争情报分析的方法,莅分析了竞争环境要素与企业需求的基础上,运用平衡计分卡,发挥系统整合的优势,引入运筹学中的最优化方法,促进企业招聘职能的最优化,提升招聘竞争优势,促进企业战略的实现。     

基于专利分析的企业竞争情报获取研究

专利是企业获取竞争情报的重要来源之一。专利分析可以分为定量分析和定性分析,定量分析是对专利相关数据的统计和计算;定性分析是对专利信息进行的一种深层次分析,具有很强的技术性和专业性。将专利分析方法应用到企业竞争情报的获取中,可以帮助企业获得更有价值的竞争情报,更准确的掌握竞争对手的技术实力,还可以帮助企业推断竞争对手的市场策略。     

基于竞争情报分析的企业进入模式选择模型

进入模式的选择是企业维持竞争优势的重要战略决策,影响了企业在投资当地的溢出效应、利润率、市场结构及各利益相关者行为.针对国内外文献研究的缺憾,从竞争情报的角度诠释了影响进入模式选择的企业规模、企业技术知识、企业跨区域投资经验、合作双方的文化距离以及东道地市场竞争程度五个因素,以此为基础构建群组AHP模型,并给予实例分析.     

基于内容分析法的产业竞争情报服务模式构建

[目的/意义]在目前的文献中对于产业竞争情报服务模式的概念尚没有统一的定义。建立科学完善的服务模式框架对于丰富相关理论研究,指导实践具有重要意义。[方法/过程]首先分析了产业竞争情报服务模式的研究趋势和主流方法,在厘清大致脉络之后应用内容分析法对模式内涵进行基于关键词的提取识别,并以此为基础构建服务模式的框架。[结果/结论]内容分析法为手段构建的服务模式集成了不同维度的研究成果,既涵盖了已有的框架内容,又具有自身的科学性和创新性。