發(fā)布時(shí)間：2022-02-17 18:59

　　[目的/意義]融合多源數(shù)據(jù),從大量真實(shí)具體的企業(yè)競爭對手中抽取出競爭對手的畫像,為解決海量競爭對手無限性和企業(yè)競爭情報(bào)資源有限性之間的矛盾提供啟發(fā)。[方法/過程]從畫像指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析、畫像構(gòu)建和畫像應(yīng)用等環(huán)節(jié)出發(fā),提出了一套融合多源數(shù)據(jù)的企業(yè)競爭對手畫像構(gòu)建模式,然后以H公司為例開展了實(shí)證研究。[結(jié)果/結(jié)論]基于所提出的競爭對手畫像構(gòu)建模式,構(gòu)建了H公司的主要競爭對手畫像,從而為企業(yè)的競爭對手畫像構(gòu)建實(shí)踐以及為后續(xù)相關(guān)理論研究和實(shí)證研究提供參考。 

【文章來源】：現(xiàn)代情報(bào). 2020,40(11)CSSCI

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 相關(guān)研究述評
2 融合多源數(shù)據(jù)的企業(yè)競爭對手畫像構(gòu)建模式
    2.1 企業(yè)競爭對手畫像維度及指標(biāo)體系
    2.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)來源及采集
    2.3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合
    2.4 數(shù)據(jù)分析及畫像構(gòu)建
    2.5 畫像應(yīng)用
3 實(shí)證研究
    3.1 研究對象
    3.2 畫像指標(biāo)體系
    3.3 指標(biāo)數(shù)據(jù)搜集
    3.4 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合
        3.4.1 數(shù)據(jù)類型融合
        3.4.2 數(shù)據(jù)加權(quán)
    3.5 聚類分析
    3.6 畫像構(gòu)建
4 結(jié)語與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的科研團(tuán)隊(duì)畫像的構(gòu)建[J]. 莫君蘭,竇永香,開慶.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2020(09)
[2]基于向量空間模型的科技情報(bào)用戶畫像及場景化服務(wù)推送研究[J]. 王益成,王萍,張禹.  現(xiàn)代情報(bào). 2020(02)
[3]學(xué)術(shù)博客用戶畫像模型構(gòu)建與實(shí)證——以科學(xué)網(wǎng)博客為例[J]. 袁潤,王琦.  圖書情報(bào)工作. 2019(22)
[4]大數(shù)據(jù)下基于多源信息融合的企業(yè)競爭對手評價(jià)模型研究[J]. 宋新平,陳夢夢,申彥,劉昊來.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2020(02)
[5]融合多源數(shù)據(jù)的微信用戶信息分享行為特征研究[J]. 張大勇,景東,卜巍.  情報(bào)科學(xué). 2019(02)
[6]基于多源數(shù)據(jù)融合的科技決策需求主題識別研究[J]. 周群,化柏林.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2019(03)
[7]基于多源數(shù)據(jù)融合的突發(fā)事件決策需求研究[J]. 徐緒堪,吳慧中,張吉成,王京.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2017(11)
[8]企業(yè)競爭對手威脅力評估指標(biāo)體系研究[J]. 徐海寧,孫忠林.  圖書館學(xué)研究. 2016(02)
[9]大數(shù)據(jù)環(huán)境下多源信息融合的理論與應(yīng)用探討[J]. 化柏林,李廣建.  圖書情報(bào)工作. 2015(16)
[10]多源信息融合方法研究[J]. 化柏林.  情報(bào)理論與實(shí)踐. 2013(11)

碩士論文
[1]基于多源數(shù)據(jù)挖掘的旅游客戶細(xì)分研究[D]. 魯奇.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008



本文編號：3629939