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基于数据挖掘的企业竞争情报智能分析研究

何超  
【摘要】:随着知识经济时代的来临和经济全球化、信息化、网络化的快速深入,市场竞争日益激烈,企业间的对抗不断升级,影响企业经营活动的内外部因素更加难以预测。因此,企业要在如此残酷的竞争环境中求生存、谋发展,除了增大资金、技术、人才的投入以外,更重要的是面对激变的环境能够及时有效地做出正确的竞争策略。竞争情报作为知识经济时代企业保持竞争优势的战略资源和分析与预测行业发展态势、制定科学战略决策的依据,是被公认的除资本、技术、人才之外的企业“第四核心竞争力”。它是关于竞争对手、竞争环境以及由此引出的相应竞争策略的决策性知识,有助于帮助和支持企业组织成员评估关键发展趋势、跟踪正在出现的不连续性变化、把握行业结构的进化以及分析现有和潜在竞争对手的能力及动向,为企业保持和发展相对竞争优势提供强有力的智力支持和情报保障。 基于数据挖掘的企业竞争情报智能分析吸收了情报学、商务智能、知识管理、现代竞争理论等学科的研究成果,并以众多高新信息处理技术为支撑,如本体工程、数据仓库、可视化技术等,为企业竞争情报的智能挖掘、分析、获取、创新及企业决策提供智力支持。本文的研究工作主要包括八章: 第1章,本章主要介绍了企业竞争情报的基本概念、特征和功能,分析了当前知识经济环境下企业竞争情报分析的主要内容与分析方法,探讨了企业竞争情报的分析策略与价值增值过程,并给出了基于数据挖掘的企业竞争情报智能分析的优势。 第2章,本章主要将数据挖掘技术融入企业竞争情报智能分析之中,构建了基于数据挖掘的企业竞争情报智能分析的体系框架,并从支撑理论与技术、智能分析策略与方法、智能分析结果可视化三个层面对该体系框架进行了详细的阐述。 第3章,本章主要是通过构建领域本体实现企业竞争情报源数据的语义组织,研究了企业领域本体的构建方法与实现,即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,利用本体开发工具Protege对软件企业领域本体进行形式化编码,以便为后续的基于语义的数据挖掘与智能分析提供语义知识。 第4章,本章主要从聚类挖掘的角度研究了企业竞争情报聚类分析的方法与算法,即针对传统的聚类挖掘方法与算法由于缺乏语义而导致聚类结果不理想等问题,通过利用领域本体提供语义知识进行语义层面的聚类挖掘,实现企业竞争情报语义聚类挖掘与分析;并以k-means算法为基础,设计了基于领域本体的k-means语义聚类挖掘算法Onto-kmeans,通过在WEKA上进行对比实验验证了该算法比传统的k-means算法有较大的优化。 第5章,本章主要从分类挖掘的角度研究了企业竞争情报分类分析的方法与算法,即针对传统的分类挖掘方法与算法存在缺乏语义和需要大量人工标注等问题,通过利用通用本体与领域本体提供语义知识进行语义层面的分类挖掘,实现企业竞争情报语义分类挖掘与分析;设计了基于领域本体的语义分类挖掘算法Onto-TC,通过在WEKA上进行对比实验验证了该算法的有效性。 第6章,本章主要从关联挖掘的角度研究了企业竞争情报关联分析的方法与算法,即针对传统的关联挖掘方法与算法由于缺乏语义而导致的I/O负载重、算法开销大、获取的规则概括性不强等问题,通过利用领域本体提供语义知识进行语义层面的关联挖掘,实现企业竞争情报语义关联挖掘与分析,并以Apriori算法为基础,设计了基于领域本体的语义关联挖掘算法Onto-Apriori,通过在WEKA上的对比实验验证了该算法比传统的Apriori算法有较大的优化。 第7章,本章选择软件企业为实验对象,通过采集网络信息源作为实验数据,从中挖掘和分析影响软件企业竞争力的影响因素等情报内容。首先,通过语义聚类分析获取影响软件企业竞争力的八个主要因素;然后,以这些因素作为分类标准,利用语义分类分析进行两次分类分析,获取每个主要因素的具体影响要素;最后,通过语义关联分析获取这些主要要素和具体影响要素之间的语义关联,这些要素及其关联信息有助于软件企业核心竞争力的培育和市场风险的预测。 第8章,本章对全文的主要内容进行了系统总结归纳以及对未来研究进行了展望。首先,从研究意义、研究内容上对全文进行总结,然后展望基于数据挖掘的企业竞争情报智能分析今后的研究方向,包括复杂数据类型的情报挖掘与分析、可视化情报挖掘与分析、动态情报挖掘与分析、以知识为中心的大数据挖掘与分析等。 本文系2012年度教育部博士研究生学术新人奖项目“基于数据挖掘的商务情报分析方法研究”(项目批准号:5052012104001)、国家自然科学基金项目“企业竞争情报分析模型与方法研究”(项目批准号:71073121)和教育部人文社科重点研究基地重大项目“基于智能信息处理的知识挖掘技术及应用研究”(项目批准号:08JJD870225)资助的研究成果之一。


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