面向企业竞争情报的数据挖掘基本模式研究
随着信息软件、硬件技术的发展特别是Internet的飞速发展以及全球化面对跨国企业的企业竞争激烈化，人们渐渐意识到了企业竞争情报(ECI)在企业发展和企业竞争过程中的巨大经济效益。企业竞争情报是企业通过对竞争对手、行业趋势、国家政策法规、技术科研等等各方面数据进行搜集、分析后得到的关于竞争场境的价值信息，竞争情报系统建设已经成为各企业特别是跨国公司的战略举措。然而，随着各种信息源的快速增多和信息量的海量增长，传统的企业竞争情报系统(EICS)的局限性日益突出，不然后满足现代企业对新的信息来源和信息容量的收集和分析的情报需要，要求有新的技术思想与方法应用于竞争情报系统。而近些年来，在异构数据源和海量数据处理方面有着强大能力的数据挖掘技术的兴起和发展为竞争情报系统的发展提供了新的动力，将为互联网时代的企业的情报处理带来了快速的发展，并为企业提供的潜在的高价值情报产品和决策支持。
本文首先阐明了论文研究的背景与意义，并对国内外企业竞争情报系统的研究和应用现状做了一定的阐述；其次，介绍了企业竞争情报(Enterprise CompetitiveIntelligence，ECI)及企业竞争情报系统(Enterprise Competitive Intelligence System,ECIS)的相关概念和理论以及发展与展望；随后，介绍了DM的概念，包括普通方法、常用技术和挖掘对象。
在些基础上论述了企业竞争情报对处理技术的要求和数据挖掘技术集成于企业竞争情报处理的可行性。结合情报处理系统的主要的功能模块的划分和前人在各个模块对数据挖掘技术的应用探究，提出了数据挖掘思想与技术在整个大型企业情报系统中各个功能模块分别整合企业竞争情报处理的基本思路，并给出了三种基本的集成模式的子系统构建模型及整体构建模型。在实际应用过程中可以根据处理需求与对象的实际情况，三种整合方式可以任意混合使用。并对于情报数据大多为文本数据这一点，而文本集中的数据难以得到一个固定参考点参数但可以计算任意两个文本的相似度与差异距离有一个较好的处理，给出一个聚类算法，对情报处理中的聚类分析给出新思路。对该系统的应用情况、应用目标、应用效果做出较为完整分析。本文对于企业建立一个基于数据挖掘具备处理多种数据源和海量数据特别是以Internet为基础的智能ECI系统理论和初步应用进行了探讨，并对以后的发展作了一定的展望，对ECIS的发展与研究有一定的参考意义。
- 作者：
- 魏延山
- 学位授予单位：
- 上海海洋大学
- 专业名称：
- 计算机应用
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2010年
- 导师姓名：
- 张健
- 中图分类号：
- TP311.13；G350.7