《企業競爭情報智慧型挖掘》共分為8章。首先討論了數據挖掘的基本原理及其最新進展，分析了數據挖掘的原理和主要方法，探討了數據挖掘向智慧型化發展的主要技術。重點從本體、Agent、知識情境、業務流程等方面構建了競爭情報智慧型挖掘模型；依據企業情報特徵研究了企業競爭情報智慧型挖掘的基本流程——需求分析、信息蒐集、信息整合、情報挖掘、結果評價；分別從信息內容、信息結構、信息行為、Deep Web、人際情報網路等角度深入探討了企業競爭情報智慧型挖掘的實現策略、方法與算法；從語義層面研究和創新了企業競爭情報智慧型挖掘技術，包括企業競爭情報語義聚類挖掘、語義分類挖掘、語義關聯挖掘、多維在線上分析挖掘、融合本體和上下文知識的情報挖掘等。最後，將理論研究成果套用於實踐，結合實例研究了金融領域的風險信息識別與挖掘方法和企業競爭中重要的客戶知識挖掘方法。
基本介紹
- 書名：企業競爭情報智慧型挖掘
- 作者：張玉峰 李綱
- 出版日期：2013年8月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787514703290
- 外文名：Intelligent Mining for Enterprise Competitive Intelligence
- 出版社：學習出版社
- 頁數：337頁
- 開本：16
- 品牌：學習出版社
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
《企業競爭情報智慧型挖掘》是由張玉峰、李綱、何超、吳金紅、王翠波編著的。
作者簡介
張玉峰，女，武漢大學信息管理學院教授、博士生導師，武漢大學珞珈學院信息管理系主任。出版著作7部，發表學術論文100餘篇，主持了教育部人文社會科學重點研究基地重大項目等10多項國家級、省部級項目，獲得省級教學成果一等獎、省級社會科學優秀成果二等獎、省級科學技術成果三等獎等10多項獎勵。
李綱，男，博士，武漢大學珞珈學院特聘教授、博士生導師。教育部人文社會科學重點研究基地武漢大學信息資源研究中心副主任，國家信息資源管理武漢研究基地主任，兼任教育部管理科學與工程專業教學指導委員會委員，中國科技情報學會常務理事，湖北省電子商務學會理事長。2008年獲全國高校科技進步一等獎。
李綱，男，博士，武漢大學珞珈學院特聘教授、博士生導師。教育部人文社會科學重點研究基地武漢大學信息資源研究中心副主任，國家信息資源管理武漢研究基地主任，兼任教育部管理科學與工程專業教學指導委員會委員，中國科技情報學會常務理事，湖北省電子商務學會理事長。2008年獲全國高校科技進步一等獎。
圖書目錄
第一章 知識經濟時代的競爭情報
一、知識經濟促進競爭情報的崛起
（一）競爭情報的崛起
（二）知識經濟下的現代競爭情報
二、競爭情報研究的基本內容
（一）競爭情報的功能和作用
（二）競爭情報生命周期
（三）競爭情報研究的重點領域
三、競爭情報採集
（一）競爭情報採集現狀及存在的問題
（二）競爭情報採集的基本方法
（三）競爭情報智慧型採集
四、競爭情報挖掘
（一）競爭情報挖掘概述
（二）數據挖掘技術在競爭情報挖掘中的套用
第二章 數據挖掘
一、數據挖掘概述
（一）數據挖掘及研究現狀
（二）數據挖掘智慧型化進展
二、數據挖掘的主要方法與技術
（一）概念分析
（二）關聯分析
（三）分類分析
（四）聚類分析
（五）其他分析
三、數據挖掘智慧型化關鍵技術
（一）文本挖掘
（二）本體學習
（三）語義分析
（四）語義推理
（五）智慧型檢索與智慧型搜尋
四、數據挖掘常用軟體工具
（一）Enteiprise Miner
（二）Intelligent Miner
（三）Clementine
（四）MineSet
（五）DBMiner
第三章 企業競爭情報挖掘模型
一、企業競爭情報挖掘的基本模型
二、基於本體的語義挖掘模型
（一）本體知識庫
（二）企業競爭情報領域本體的構建
（三）語義知識挖掘
（四）模型分析
三、基於Agent的分布挖掘模型
（一）Agent技術
（二）情報採集流程
（三）智慧型挖掘模型
（四）系統性能分析
四、基於知識情境的多維挖掘模型
（一）知識情境
（二）多維知識情境庫
（三）企業競爭情報多維挖掘策略
（四）企業競爭情報多維挖掘模型
五、面向業務流程的挖掘模型
（一）業務流程中的競爭情報
（二）流程知識的獲取方法
（三）基於知識發現的流程挖掘模型
（四）基於知識發現的流程挖掘系統
第四章 企業競爭情報挖掘流程
一、競爭情報需求識別
（一）競爭情報需求識別過程
（二）傳統需求識別方法
（三）現代需求識別方法
（四）競爭情報需求的表示方法
二、競爭情報收集與整合
（一）企業競爭情報的信息源
（二）數據選擇
（三）數據預處理
（四）準備建模數據集
三、挖掘模型的構建
（一）建立初始數據挖掘模型
（二）檢測初始數據挖掘模型
（三）改進數據挖掘模型
（四）評價數據挖掘模型
四、建模策略方法及實現
五、挖掘結果的處理
第五章 企業競爭情報挖掘策略
一、基於信息內容的挖掘策略
（一）基於文本語義分類的信息內容挖掘
（二）面向主題的信息內容挖掘
二、基於信息結構關聯的挖掘策略
（一）Web結構挖掘步驟
（二）基於Web結構挖掘的動態競爭情報獲取方法
三、基於信息行為的挖掘策略
（一）面向信息發布者行為的挖掘策略
（二）面向信息使用者行為的挖掘策略
四、基於Deep Web的挖掘策略
（一）Deep Web信息採集中存在的障礙分析
（二）面向Deep Web的知識搜尋與提取
五、基於人際情報網路的挖掘策略
（一）企業人際網路及其對競爭情報獲取的作用
（二）企業人際網路的挖掘流程
（三）基於人際網路挖掘的競爭情報獲取方法
第六章 企業競爭情報挖掘技術
一、企業競爭情報語義聚類挖掘
（一）基於語義的聚類挖掘
（二）企業競爭情報語義聚類挖掘算法
（三）聚類挖掘實驗與套用
二、企業競爭情報語義分類挖掘
（一）基於語義的分類挖掘
（二）企業競爭情報語義分類挖掘算法
（三）分類挖掘實驗與套用
三、企業競爭情報語義關聯挖掘
（一）基於語義的關聯挖掘
（二）企業競爭情報語義關聯挖掘算法
（三）關聯挖掘實驗與套用
四、企業競爭情報多維在線上分析挖掘
（一）基於語義的在線上分析挖掘
（二）企業競爭情報多維在線上分析挖掘算法
（三）多維在線上分析挖掘實驗與套用
五、融合本體和上下文知識的企業競爭情報挖掘
（一）本體和上下文知識的融合實現
（二）基於本體和上下文知識相融合的競爭情報挖掘算法
（三）融合本體和上下文知識的挖掘實驗與套用
六、融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘
（一）Web評論挖掘
（二）融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘流程
（三）融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘算法
（四）融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘實驗與結果分析
……
第七章 金融風險信息挖掘
第八章 客戶知識挖掘
參考文獻
一、知識經濟促進競爭情報的崛起
（一）競爭情報的崛起
（二）知識經濟下的現代競爭情報
二、競爭情報研究的基本內容
（一）競爭情報的功能和作用
（二）競爭情報生命周期
（三）競爭情報研究的重點領域
三、競爭情報採集
（一）競爭情報採集現狀及存在的問題
（二）競爭情報採集的基本方法
（三）競爭情報智慧型採集
四、競爭情報挖掘
（一）競爭情報挖掘概述
（二）數據挖掘技術在競爭情報挖掘中的套用
第二章 數據挖掘
一、數據挖掘概述
（一）數據挖掘及研究現狀
（二）數據挖掘智慧型化進展
二、數據挖掘的主要方法與技術
（一）概念分析
（二）關聯分析
（三）分類分析
（四）聚類分析
（五）其他分析
三、數據挖掘智慧型化關鍵技術
（一）文本挖掘
（二）本體學習
（三）語義分析
（四）語義推理
（五）智慧型檢索與智慧型搜尋
四、數據挖掘常用軟體工具
（一）Enteiprise Miner
（二）Intelligent Miner
（三）Clementine
（四）MineSet
（五）DBMiner
第三章 企業競爭情報挖掘模型
一、企業競爭情報挖掘的基本模型
二、基於本體的語義挖掘模型
（一）本體知識庫
（二）企業競爭情報領域本體的構建
（三）語義知識挖掘
（四）模型分析
三、基於Agent的分布挖掘模型
（一）Agent技術
（二）情報採集流程
（三）智慧型挖掘模型
（四）系統性能分析
四、基於知識情境的多維挖掘模型
（一）知識情境
（二）多維知識情境庫
（三）企業競爭情報多維挖掘策略
（四）企業競爭情報多維挖掘模型
五、面向業務流程的挖掘模型
（一）業務流程中的競爭情報
（二）流程知識的獲取方法
（三）基於知識發現的流程挖掘模型
（四）基於知識發現的流程挖掘系統
第四章 企業競爭情報挖掘流程
一、競爭情報需求識別
（一）競爭情報需求識別過程
（二）傳統需求識別方法
（三）現代需求識別方法
（四）競爭情報需求的表示方法
二、競爭情報收集與整合
（一）企業競爭情報的信息源
（二）數據選擇
（三）數據預處理
（四）準備建模數據集
三、挖掘模型的構建
（一）建立初始數據挖掘模型
（二）檢測初始數據挖掘模型
（三）改進數據挖掘模型
（四）評價數據挖掘模型
四、建模策略方法及實現
五、挖掘結果的處理
第五章 企業競爭情報挖掘策略
一、基於信息內容的挖掘策略
（一）基於文本語義分類的信息內容挖掘
（二）面向主題的信息內容挖掘
二、基於信息結構關聯的挖掘策略
（一）Web結構挖掘步驟
（二）基於Web結構挖掘的動態競爭情報獲取方法
三、基於信息行為的挖掘策略
（一）面向信息發布者行為的挖掘策略
（二）面向信息使用者行為的挖掘策略
四、基於Deep Web的挖掘策略
（一）Deep Web信息採集中存在的障礙分析
（二）面向Deep Web的知識搜尋與提取
五、基於人際情報網路的挖掘策略
（一）企業人際網路及其對競爭情報獲取的作用
（二）企業人際網路的挖掘流程
（三）基於人際網路挖掘的競爭情報獲取方法
第六章 企業競爭情報挖掘技術
一、企業競爭情報語義聚類挖掘
（一）基於語義的聚類挖掘
（二）企業競爭情報語義聚類挖掘算法
（三）聚類挖掘實驗與套用
二、企業競爭情報語義分類挖掘
（一）基於語義的分類挖掘
（二）企業競爭情報語義分類挖掘算法
（三）分類挖掘實驗與套用
三、企業競爭情報語義關聯挖掘
（一）基於語義的關聯挖掘
（二）企業競爭情報語義關聯挖掘算法
（三）關聯挖掘實驗與套用
四、企業競爭情報多維在線上分析挖掘
（一）基於語義的在線上分析挖掘
（二）企業競爭情報多維在線上分析挖掘算法
（三）多維在線上分析挖掘實驗與套用
五、融合本體和上下文知識的企業競爭情報挖掘
（一）本體和上下文知識的融合實現
（二）基於本體和上下文知識相融合的競爭情報挖掘算法
（三）融合本體和上下文知識的挖掘實驗與套用
六、融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘
（一）Web評論挖掘
（二）融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘流程
（三）融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘算法
（四）融合Web評論挖掘的企業競爭情報挖掘實驗與結果分析
……
第七章 金融風險信息挖掘
第八章 客戶知識挖掘
參考文獻
