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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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文章将本体和上下文知识融入企业竞争情报分析之中,设计了一种基于语义决策树的归纳学习算法进行语义层面的情报分析和情报知识发现.该算法利用本体解决情报语义问题,利用上下文知识解决应用环境和具体对象问题.实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情报挖掘的智能性和情报分析的准确性,在一定程度上实现了企业竞争情报语义挖掘和情报知识自动分析与获取. 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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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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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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语义web环境下语义推理的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
从语义推理技术入手,主要针对描述逻辑、推理算法和推理机三个方面进行了研究分析。在此基础上,本文进行了语义推理原型系统的设计与实现。系统在语义分析模块中利用语义推理进行检索词的规范和扩展,在语义检索模块通过语义推理挖掘关联隐含知识。通过语义推理原型系统的构建,利用专用推理机Pellet与Jena推理子系统层叠的方式进行语义推理,为今后各种知识服务系统的语义推理提供参考依据。 相似文献
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面向非相关文献的知识关联能够促进新知识的产生,为科学研究寻找新的线索提供了一种便捷、有效的辅助手段。本文首先设计了面向非相关文献的知识关联发现系统,该系统以《中国分类主题词表》为主题词受控词表,通过对文献摘要的中文分词处理,提取主题词并标引,提取文档特征矩阵并利用计量分析技术和聚类技术分析文献间特征的相似、相异水平,从词的粒度层面对非相关文献之间的关系进行挖掘,揭示非相关文献的知识关联。其次,基于该系统为用户精确匹配相关的知识库,采用TOP?K算法反馈与用户相关的文献集,为用户提供满意度更高的知识发现及相关扩展服务。图5。参考文献29。 相似文献
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从题名抽取关键词,把题名作为基于本体自动分类的文本主体,实现海量科技论文高效、精准地分类,已经成为图书馆事业发展的重要课题。本文利用文本内部词汇的语义关联特性,在高频词和隐含主题两个不同粒度层面,构建了基于BTM模型的题名信息自动分类方法:首先从细粒度层面进行词频统计,提取领域高频词;随后从粗粒度层面进行BTM模型分析,得到主题关键词;之后,将两者去重合并获得领域核心词集;最后,利用SVM算法进行文本分类。该方法有效地实现了知识的快速聚类和关联自动分类,为用户提供了满意度更高的知识发现及相关扩展服务。 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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基于文本情感挖掘的企业技术竞争情报采集模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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通过挖掘网络日志中的查询词语义关系,将《知网》的语义知识加入到聚类算法中实现搜索引擎优化。该方法通过机器学习算法深入挖掘查询日志,对其中的查询串进行概念相似度、语义聚类等计算,使返回网页更加合理,将更准确的网页结果呈现在用户面前,能够更好地满足用户需求。 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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运用图示法自动提取中文专利文本的语义信息 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义]提出利用图结构的表示法自动挖掘中文专利文本的语义信息,以为基于文本内容的专利智能分析提供语义支持。[方法/过程] 设计两种运用图结构的模型:①基于关键词的文本图模型;②基于依存关系树的文本图模型。第一种图模型通过计算关键词之间的相似性关系来定义;第二种图模型则由句中所提取的语法关系来定义。在案例研究中,借助频繁子图挖掘算法,对所建图模型进行子图挖掘, 并构建以子图为特征的文本分类器,用来检测所建图模型的表达性和有效性。[结果/结论]将所建的基于图模型的文本分类器应用于4个不同技术领域的专利文本数据集,并与经典文本分类器的测试结果相比较而知:前者在使用明显较少的特征数的基础上,分类性能较后者提升2.1%-10.5%。由此而推断,使用图结构的表达法并结合图挖掘技术从专利文本中所提取的语义信息是有效的,有助于进一步的专利文本分析。 相似文献
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基于句子的文本表示及中文文本分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文本挖掘技术是信息资源管理的一项关键技术.向量空间模型是文本挖掘中成熟的文本表示模型,通常以词语或短语作为特征项,但这些特征项只能提供较少的语义信息.为实现基于内容的文本挖掘,本文将文本切分粒度从词语或短语提高到句子,用句子包表示文本,使用句子相似度定义文本相似度,用KNN算法进行中文文本分类,验证模型的可行性.实验证明,基于句子包的KNN算法的平均精度(92.12%)和召回率(92.01%)是比较理想的. 相似文献
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随着专利数据量的激增和新技术领域的交错重叠,迫切需要在专利信息分析中深化到内容层次,内容挖掘是其中的重要途径和必要手段。借鉴文本内容挖掘的思想和技术,提出基于内容挖掘的专利信息分析的方法体系,分别阐述方法体系中包含的专利文本信息预处理、专利信息内容分析和专利信息知识处理过程的主要步骤及其涉及到的各种技术和算法。最后,以混合动力汽车领域专利信息的内容挖掘为例进行实证研究。 相似文献