【目的/意義】人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用為企業(yè)情報(bào)資源的開發(fā)與利用提供了良好的條件。大數(shù)據(jù)環(huán)境下,利用人工智能技術(shù)幫助企業(yè)從海量信息中智能化地獲取情報(bào),對于企業(yè)獲得和保持競爭優(yōu)勢有著重要的意義。【方法/過程】回顧和梳理了人工智能技術(shù)應(yīng)用于競爭情報(bào)的相關(guān)研究,分析和闡述了企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)對于智能技術(shù)的需求,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于競爭情報(bào)系統(tǒng)的整個流程與環(huán)節(jié)中。【結(jié)果/結(jié)論】文章以"事實(shí)數(shù)據(jù)+工具方法+專家智慧"的情報(bào)方法論為指導(dǎo),基于人工智能技術(shù)構(gòu)建了企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)模型。該模型由情報(bào)采集子系統(tǒng)、情報(bào)分析子系統(tǒng)和情報(bào)服務(wù)子系統(tǒng)組成。分析了各組成部分的結(jié)構(gòu)與功能。 

【文章來源】：情報(bào)科學(xué). 2019,37(07)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

融合情報(bào)方法論與人工智能技術(shù)的企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)模型融合情報(bào)方法論與人工智能技術(shù)的企業(yè)競爭情報(bào)系統(tǒng)

中往往會存在著冗余數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、不確定數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)等復(fù)雜的情況。為了有效地減少情報(bào)分析子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析負(fù)擔(dān)，提升情報(bào)分析子系統(tǒng)的運(yùn)作效率和分析效果，情報(bào)采集子系統(tǒng)需要對這些臟數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約來對數(shù)據(jù)格式和內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，使之能夠滿足數(shù)據(jù)分析的要求。多源信息融合是大數(shù)據(jù)時代競爭情報(bào)系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié)與特點(diǎn)。多源信息融合通過選取合適的融合算法來對各種渠道所獲取的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)和組合，完成多級別、多層次和多方面的分析處理，如圖3所示。多源信息融合可以使不同形式、不同來源的信息相互補(bǔ)充，從而得到更加準(zhǔn)確和可靠的推理決策。通過多源信息交叉印證不僅有助于數(shù)據(jù)的真?zhèn)伪鎰e，而且能夠更全面和準(zhǔn)確地揭示事物聯(lián)系以及事物狀態(tài)的變化，有助于數(shù)據(jù)的價(jià)值得到更加充分的挖掘。圖3多源信息融合4情報(bào)分析子系統(tǒng)情報(bào)分析子系統(tǒng)是整個競爭情報(bào)系統(tǒng)的核心。采集的情報(bào)信息只有經(jīng)過加工和處理后才能被有效地利用，才能充分地體現(xiàn)其價(jià)值，因此情報(bào)分析子系統(tǒng)是將信息增值從而轉(zhuǎn)化為情報(bào)的關(guān)鍵。情報(bào)分析子系統(tǒng)以人的智能為導(dǎo)向，采用知識處理技術(shù)和情報(bào)挖掘技術(shù)，對情報(bào)采集子系統(tǒng)所形成的情報(bào)資源庫中的信息資源進(jìn)行組織和挖掘；從而對知識單元和知識關(guān)聯(lián)進(jìn)行揭示與序化，充分挖掘情報(bào)信息中隱藏的價(jià)值。情報(bào)分析子系統(tǒng)通過知識圖譜構(gòu)建和情報(bào)智能挖掘從而形成面向企業(yè)情報(bào)服務(wù)的情報(bào)知識庫，如圖4所示。圖4情報(bào)分析子系統(tǒng)情報(bào)分析子系統(tǒng)所形成的情報(bào)知識庫是進(jìn)行情報(bào)服務(wù)的源泉和基矗情報(bào)知識庫中包含了企業(yè)上下游圖譜、企業(yè)關(guān)系圖譜、企業(yè)事件圖譜和企業(yè)專利圖譜等構(gòu)建形成的各類知識圖譜，通過分類、聚類等情報(bào)挖掘形成的情?

圖3多源信息融合4情報(bào)分析子系統(tǒng)情報(bào)分析子系統(tǒng)是整個競爭情報(bào)系統(tǒng)的核心。采集的情報(bào)信息只有經(jīng)過加工和處理后才能被有效地利用，才能充分地體現(xiàn)其價(jià)值，因此情報(bào)分析子系統(tǒng)是將信息增值從而轉(zhuǎn)化為情報(bào)的關(guān)鍵。情報(bào)分析子系統(tǒng)以人的智能為導(dǎo)向，采用知識處理技術(shù)和情報(bào)挖掘技術(shù)，對情報(bào)采集子系統(tǒng)所形成的情報(bào)資源庫中的信息資源進(jìn)行組織和挖掘；從而對知識單元和知識關(guān)聯(lián)進(jìn)行揭示與序化，充分挖掘情報(bào)信息中隱藏的價(jià)值。情報(bào)分析子系統(tǒng)通過知識圖譜構(gòu)建和情報(bào)智能挖掘從而形成面向企業(yè)情報(bào)服務(wù)的情報(bào)知識庫，如圖4所示。圖4情報(bào)分析子系統(tǒng)情報(bào)分析子系統(tǒng)所形成的情報(bào)知識庫是進(jìn)行情報(bào)服務(wù)的源泉和基矗情報(bào)知識庫中包含了企業(yè)上下游圖譜、企業(yè)關(guān)系圖譜、企業(yè)事件圖譜和企業(yè)專利圖譜等構(gòu)建形成的各類知識圖譜，通過分類、聚類等情報(bào)挖掘形成的情報(bào)信息，情報(bào)分析人員和領(lǐng)域?qū)＜以谇閳?bào)挖掘基礎(chǔ)上形成的各類情報(bào)報(bào)告以及企業(yè)在管理決策過程中所積累的情報(bào)案例等。44.1知識圖譜構(gòu)建作為一種高效、智能的知識組織方式，知識圖譜是實(shí)現(xiàn)智能情報(bào)服務(wù)的基石。知識圖譜在邏輯上可分為數(shù)據(jù)層和模式層，數(shù)據(jù)層主要是由諸多的事實(shí)組成；模式層位于數(shù)據(jù)層之上，主要是通過本體來規(guī)范數(shù)據(jù)層的事實(shí)表達(dá)【25】。知識圖譜的構(gòu)建方式分為自頂向下和自底向上兩種。情報(bào)分析子系統(tǒng)需要構(gòu)建的知識圖譜屬于典型的垂直知識圖譜。相對于百科式的通用知識圖譜而言，它更加注重知識的深度和整體的層次結(jié)構(gòu)，需要自頂向下構(gòu)建模式層，再逐漸將實(shí)體數(shù)據(jù)添加到知識圖譜中；同時自底向上構(gòu)建數(shù)據(jù)層，對實(shí)體進(jìn)行歸納組織，并逐步向上抽象形成上層的概念，構(gòu)建出模式層的本體【26】。構(gòu)建流程主要包括本體構(gòu)建、知識獲娶實(shí)體對齊、


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