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针对传统的竞争情报分析方法无法实现对目标信息进行深入挖掘分析,获取企业所需的深层情报知识,本文将数据挖掘技术融入竞争情报分析之中,构建了基于数据挖掘的企业竞争情报分析模型.该模型利用竞争情报领域本体指导目标信息的采集、语义分析和信息抽取,实现竞争情报信息的语义组织和存储;并在此基础上利用基于语义的数据挖掘、学习和推理技术,实现竞争情报语义挖掘和智能分析,提升情报分析的深度和广度,获取高质量的深层情报内容.实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了情报分析的准确率和效率. 相似文献
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动态竞争情报是企业在复杂多变的竞争环境中取得成功的关键.针对传统的竞争情报分析模型无法有效地对信息资源进行深层次的多维分析,获取语义层面的动态竞争情报,本文构建了基于联机分析挖掘的动态竞争情报多维语义分析模型.该模型利用竞争情报领域本体指导目标信息的采集与监控和实体与关系的抽取,实现竞争情报的语义组织和存储;设计了一种基于语义的多维关联分析算法进行语义层面的数据挖掘、学习和推理,实现竞争情报多维语义挖掘和知识发现.实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了情报分析的深度与广度和情报分析的准确率与效率. 相似文献
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为弥补传统竞争对手分析方法无法有效挖掘网络化企业竞争对手信息的缺陷,本文将语义文本挖掘技术引入企业竞争对手分析中,提出了一个基于语义文本挖掘的企业竞争对手分析模型.该模型采用规则化主题爬取技术获取结构化信息,利用竞争情报领域本体知识库和语义VSM矩阵实现竞争对手信息语义分析和描述,通过基于语义的文本挖掘技术提取竞争对手深层次语义知识.并以相机市场的两大竞争力企业--佳能、尼康为例进行了实证分析研究,实验结果表明,该模型具有潜在的实际应用价值,可有效提高企业决策水平. 相似文献
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本刊编辑部 《图书馆理论与实践》2012,(3):103-112
总论AELISC 2697-40-12(3)基于领域本体的语义文本挖掘研究/张玉峰,何超(武汉大学信息资源研究中心)//情报学报,2011,30(8):832-839.为了提高文本挖掘的深度和精度,作者研究并提出了一种基于领域本体的语义文本挖掘模型。该模型利用语义角色标注进行语义分析,获取概念和概念间的语义关系,提高文本表示的准确度;针对传统的知识挖掘算法不能有效挖掘语义元数据 相似文献
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为了提高文本挖掘的深度和精度,研究并提出了一种基于领域本体的语义文本挖掘模型.该模型利用语义角色标注进行语义分析,获取概念和概念间的语义关系,提高文本表示的准确度;针对传统的知识挖掘算法不能有效挖掘语义元数据库,设计了一种基于语义的模式挖掘算法挖掘文本深层的语义模式.实验结果表明,该模型能够挖掘文本数据库中的深层语义知识,获取的模式具有很强的潜在应用价值,设计的算法具有很强的适应性和可扩展性. 相似文献
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通过对馆藏资源本体相关定义和特点进行分析,在传统语义相似度计算方法的基础之上,提出了一种综合的基于馆藏资源本体模型的语义相似度算法。并构建了竞争情报资源本体,对该算法进行了实例分析。该算法为馆藏资源本体的语义相似度计算提供了一种有效的量化途径。 相似文献
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面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。 相似文献
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从企业作战室的概况入手,分析企业竞争情报作战室引入本体的必要性;试图在说明作战室的建模流程的基础上,提出企业竞争情报作战室模型的整体架构,并设计作战室中重要概念的模型,如竞争情报信息本体模型,情景演算本体模型、空间结构本体模型,以解决作战室异构知识的共享问题,增强知识表示的科学性,提高作战室决策的效度。 相似文献
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整合中文维基语义的网络论坛话题追踪方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
研究中文维基语义图上的网络论坛话题追踪,对于提高舆情分析系统获取情报的效率及信息处理质量有很大价值.以涉军主题帖子为背景,借鉴维基百科语义相关度与词语共现关系,构建反映词语间静态与动态关联的文本概念图,改进PR算法的关键词挖掘方法,利用维基知识解决论坛文本中的语义特征稀疏问题,减少噪音以提高论坛文本语义相关度计算的准确性.最后实验证明该方法的优越性. 相似文献
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企业竞争情报总是蕴涵在多维数据环境中,需要对其采取多维挖掘手段。本文试图利用知识情境辅助企业竞争情报多维挖掘入手,深入剖析了知识情境在企业竞争情报挖掘过程中起到的关联激活、目标约束、结果评估等作用,并提出应用知识情境库,实施多维关联规则过滤和隐性关联架构策略实现企业竞争情报多维挖掘。 相似文献
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基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
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碎片化科研创新点动态挖掘研究 总被引：3，自引：0，他引：3
从海量科技信息中挖掘出科研创新点碎片已成为大数据环境下知识挖掘与服务的一个关键问题,也仍然是迄今为止非结构化知识发现的一个难题。文章提出一种碎片化科研创新点动态挖掘方法。通过对学术成果的要素和条件分析,建立学术成果创新要素的关键变量和语义关系,给出学术成果创新点的本体模型;基于模型的理论指导,实现科技文献中科研创新点碎片的动态挖掘系统。该方法有利于过滤海量科技文献的创新点,发现文献中的知识关联关系,提高文献知识挖掘的效率,为科研工作者快速方便地直接获取科研动态信息提供技术支持。 相似文献
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针对当前跨媒体检索算法没有充分利用不同媒体特征之间的潜在语义关联和无法解决跨媒体检索过程中的维度灾难与语义鸿沟问题,研究并设计基于语义关联挖掘的跨媒体检索算法。该算法主要由语义关联挖掘、跨媒体本体动态构建、跨媒体语义相似度计算三个部分组成。研究表明,该算法能够有效地提升跨媒体检索的准确率和效率,能够在一定程度上满足用户跨媒体检索的需求。 相似文献
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依据语义检索的特征和文本概念的挖掘,通过楚辞研究数据库的语义实践,提出一种以本体知识库建设为核心,由本体开发、资源管理、检索服务三层架构组成,融语义词典、知识地图、跨库查询和专题搜索为一体的个性化关联语义检索模型,力图使当前的语义检索研究跳出实验的框架,促进相关领域文献知识的组织开发与检索利用。 相似文献
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共现分析在知识服务中的应用研究 总被引：16，自引：1，他引：16
在论证共现分析内涵、方法论和流程的基础上，探索研究共现分析在知识服务方面的应用，具体阐述共现分析在构建概念空间和Ontology实现语义检索、改进知识组织中文本分类效果、分析文献中知识内容关联、挖掘知识价值的应用。 相似文献
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领域本体自动构建研究 总被引：4，自引：1，他引：3
本体作为语义基础被广泛应用于信息检索、人工智能、语义网络和知识管理等领域.然而本体的构建和维护工作费时费力,影响了本体的广泛应用.因此,研究者们尝试利用机器学习、数据挖掘等技术自动构建本体,提出诸多本体自动构建的理论和方法.本文在总结现存本体自动构建方法的同时深入研究了基于FCA(Formal Concept Analysis)的本体自动构建方法,主要包括:基于PAT-Tree的统计分词,文档特征选择,基于文档-关键词的形式背景生成,最后用FCA构建本体.实验表明,基于FCA的本体构建方法明显提高了本体自动化的程度,构建的本体具有较好的可信度. 相似文献