Web环境下本体和实体驱动的企业竞争情报获取机制研究

本文从“本体和实体驱动”的角度探索web环境下的企业竞争情报获取问题,提出了一个Web环境下企业竞争情报获取的框架,并重点分析了该框架中的企业竞争情报本体表示模型、网页实体识别和关系抽取等问题。在此基础上,给出了一个面向主题的Web环境下企业竞争情报获取系统的体系结构。     

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。     

基于本体的国防产品情报搜索研究

针对情报人员在国防产品情报联合搜索中遇到的问题,提出一种基于国防产品情报本体的多信息整合的搜索方法。该方法采用信息抽取技术自动构建本体实例,运用本体对用户查询请求进行语义分析处理,同时实现了基于该方法的原型系统。     

突发事件超本体：结构模型及构建方法

[目的/意义]构建突发事件超本体,旨在从大数据中挖掘突发事件演变知识,揭示事件演变规律,依靠知识驱动支撑情报决策。[方法/过程]首先,提出了超本体的概念,利用超本体描述复杂系统的异质性,表征复杂系统中的“超连接”,揭示复杂系统的运行机制,并设计了突发事件超本体模型;其次,提出了突发事件超本体构建的统一框架和体系化方法,依靠本体复用构建概念分类体系,基于信息抽取搭建概念关系网络,围绕具体事件进行概念层的实例化;最后,构建了新冠疫情事件超本体,验证了超本体模型的合理性以及超本体构建方法的有效性。[结果/结论]实证结果表明,突发事件超本体可以利用概念性知识描述事件演变的普遍规律以及事物之间的相互作用,能够用于理解和解释突发事件的演变过程,预测突发事件的演变方向,赋能情报决策,防范化解重大风险,科学应对突发事件。     

领域本体构建与可视化展示研究

文章根据软件企业领域知识的多学科背景和开放性特点,综合应用知识工程与叙词表方法指导领域本体开发,复用Enterprise本体与TOVE本体的领域知识和概念模型构建领域本体框架,面向开源信息抽取本体概念,并利用     

电子政务领域本体的构建方法研究

针对目前电子政务信息资源存在的多种分类体系,提出在电子政务业务模型的基础上,构建电子政务领域知识本体的方法,目的是实现电子政务领域信息资源类目映射.首先分析当前电子政务信息资源的分类体系,然后研究现有领域本体构建理论和电子政务业务的结合,提出电子政务领域知识本体的构建理论,最后以科技项目审批管理为例,建立相应的政务业务模型,抽取核心概念,利用protégé工具建立本体并存储为OWL语言.     

基于领域本体的Web信息抽取模型研究

分析了信息抽取的研究现状,提出了一种基于领域本体的Web信息抽取模型,对模型中的各部分功能进行了简要说明,明确了信息抽取的系统流程,提高了信息抽取效率。     

信息抽取技术在竞争情报研究中的应用

介绍竞争情报和竞争情报系统以及信息抽取技术,并将隐马尔可夫模型引入到了文本信息的抽取之中,在此基础上提出了基于信息抽取技术的竞争情报系统模型.