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人际网络在企业的竞争情报活动中起到很重要的作用。本文介绍了人际网络的概念及在竞争情报活动中的作用，重点研究了如何构建人际网络并利用其来提升企业竞争能力。 相似文献
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我国竞争情报人际网络研究文献计量分析 总被引：2，自引：0，他引：2
20世纪90年代中后期,国内外开始将人际网络引入到竞争情报活动研究中,该领域目前处于实践探索阶段,理论研究体系也尚待完善。因此本文运用文献计量对1999-2008年间我国所发表的关于竞争情报人际网络文献进行研究,从文献分布、作者、引文、科研实力和热点等角度分析了我国竞争情报人际网络研究的现状,为竞争情报人际网络领域更进一步研究起到抛砖引玉的作用。 相似文献
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基于嵌入理论的人际情报网络影响因素模型研究 总被引：1，自引：1，他引：0
文章构建了企业人际情报网络的影响因素模型,试图揭示出竞争情报活动-人际情报网络-竞争情报制度文化三者之间的双层嵌入关系.企业人际情报网络的发展既具有自身的独立性,同时还受到企业竞争情报活动以及竞争情报制度和文化的影响.把嵌入理论和方法引入竞争情报,可以打破既往研究仅从网络内部的关系和结构出发,把人际情报网络当作孤立系统进行研究,将经济、文化、政治制度对人际情报网络的影响纳入研究视野,从而科学地解释企业人际情报网络的构建和运行机制. 相似文献
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依据社会网络分析理论,综述了网络结构特征指标在竞争对手分析中的意义,从人际竞争情报活动特点出发,研究了企业人际竞争情报系统的开发方法,并用VB6.0设计了该系统的原型。企业人际竞争情报系统对企业人际情报网络的高效运行具有重要的辅助作用。 相似文献
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人际网络在企业竞争情报系统中的作用探讨 总被引：14，自引：2，他引：14
通过对人际网络与企业人际网络的划分、模型的介绍，分析了企业竞争情报系统的结构。论述了人际网络在企业竞争情报系统的作用。 相似文献
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基于人际网络的企业竞争情报收集 总被引：1，自引：0，他引：1
人际网络是个人或企业巨大的无形资产,企业人际网络又分为企业内部人际网络和企业外部人际网络。竞争情报是植根于人际网络中的一项社会活动。在详细分析典型案例的基础上,充分揭示出广泛隐藏于企业人际网络中的竞争性信息,提出必须培育企业内部人际情网和企业外部人际情网以获取竞争情报;同时也提到在竞争情报收集过程中应采取的策略技巧和方式方法。 相似文献
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基于专利地图的竞争情报挖掘及实证研究 总被引：2，自引：0，他引：2
概述了专利地图在国内外竞争情报挖掘中的应用研究,并以DHA制备技术为例,利用专利地图技术,从竞争环境、竞争对手、竞争技术三个方面进行了实例剖析。 相似文献
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构建人际情报网络能够充分实现信息获取、情报分析和竞争情报系统优化的目的。文章在吸纳人际网络的相关理论基础上,结合竞争情报特点,分析了人际情报网络构建的目的,并从网络的冗余度、网络的规模、与关键节点的关系、网络所需的支出成本4个角度,提出人际情报网络的评审标准,旨在为人际情报网络的构建提供方向及评判的依据。 相似文献
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基于社会网络分析的企业合作竞争研究及其实证分析 总被引：2，自引：1，他引：1
通过对合作竞争的主要形式——战略联盟的社会嵌入性研究,提出基于社会网络分析的合作竞争情报研究基本思路,主要包括合作竞争情报研究主题确定、基于战略联盟形成关系的人际竞争情报网络建模、人际网络结构分析,通过该分析思路,最终可获得合作竞争态势和战略联盟体中的合作关系模式。对国内上市公司的合作竞争模式进行实证分析,结果发现国内上市公司基于参股关系的社会网络密度、群聚系数比较小,战略联盟的地域性强,合作动机多样,联盟体间的合作关系缺乏,联盟内成员地位差异性大,结构空洞丰富。 相似文献
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[目的/意义]旨在为情报共享研究提供新的方向。[方法/过程]检索CNKI中国知网数据库收录的我国有关情报共享的相关论文,利用论文相关信息的统计分析工具Bibexcel建立矩阵,并通过社会化网络分析软件Ucinet以及NetDraw绘出图谱,针对关键词和论文来源的子网、密度、中心性、小团体进行分析。揭示了国内情报共享领域的关键词、作者合著、论文来源等社会网络关系,总结了我国情报共享研究的发展趋势和特点等。[结果/结论]指出我国情报共享研究发展路径包括加强学术交流,形成更加系统的研究体系;从不同的角度进行情报共享研究;深入军民不同领域间的情报共享研究。提出军事领域内的情报和社科领域内的情报进行共享是未来情报共享研究的新方向。 相似文献
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社会网络在竞争情报源挖掘中的应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍社会网络方法--整体网络研究方法和以个体为中心的网络研究方法,说明社会网络在竞争情报源挖掘中运用的意义,着重从基于整个网络角度的分析和以个体为中心的分析两个层面探讨社会网络在竞争情报源挖掘中的应用. 相似文献
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为克服传统方法的局限性，本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础，在此基础上引入BP神经网络进行预测，并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明，BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。 相似文献