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基于领域本体的竞争情报聚类分析研究
  • ISSN号:1007-7634
  • 期刊名称:情报科学
  • 时间:2011.11.11
  • 页码:1613-1615
  • 分类:G350[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(71073121); 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(08JJD870225)
  • 相关项目:企业竞争情报智能分析模型与方法研究
作者: 张玉峰|何超|
中文摘要:

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。

英文摘要:

This paper constructed a competitive intelligence clustering analysis model by introducing clustering analysis into the analysis of competitive intelligence.This model adopts competitive intelligence domain ontology to guide semantic analysis and label and extract relationships between feature concept and concept,realizing senmantic-level text representation.It also designs a clustering analysis algorithm based on semantic kernel function for mining analysis according to the fact that the traditional clustering algorithm can not achieve deep clustering,accomplishing clustering analysis at deep level.The experiment result shows that this model gets a good expectant performance and dramatically increases the accuracy and efficiency of intelligence analysis.

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期刊信息
  • 《情报科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 吉林大学
  • 主编:靖继鹏
  • 地址:长春市人民大街5988号
  • 邮编:130022
  • 邮箱:infosci@jlu.edu.cn
  • 电话:0431-85095200
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-7634
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1264/G2
  • 邮发代号:12-174
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,2001年被评为吉林省科技类一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:36930