本文選題：語(yǔ)義聚類(lèi) + 因素分析��； 參考：《現(xiàn)代圖書(shū)情報(bào)技術(shù)》2012年09期

【摘要】：將聚類(lèi)分析融入企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響因素挖掘與發(fā)現(xiàn)之中,依據(jù)本課題組構(gòu)建的軟件企業(yè)領(lǐng)域本體,提出基于語(yǔ)義的綜合層次聚類(lèi)分析方法。該方法融合本體與聚類(lèi)技術(shù)創(chuàng)新基于領(lǐng)域本體的聚類(lèi)分析算法Onto-kmeans,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義層面的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響因素分析與獲取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠顯著提高聚類(lèi)分析的準(zhǔn)確率和效率,有效地挖掘與獲取影響企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的全局因素,識(shí)別與驗(yàn)證影響企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素。
[Abstract]:The clustering analysis is integrated into the mining and discovery of the influencing factors of enterprise competitiveness. According to the domain ontology of software enterprise constructed by our research group, a comprehensive hierarchical cluster analysis method based on semantics is proposed.This method combines ontology and clustering technology to innovate Onto-kmeans-based clustering analysis algorithm based on domain ontology to realize the analysis and acquisition of the factors affecting the competitiveness of enterprises at the semantic level.The experimental results show that this method can significantly improve the accuracy and efficiency of clustering analysis, effectively mine and obtain the global factors that affect the competitiveness of enterprises, and identify and verify the main factors that affect the competitiveness of enterprises.
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息資源研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)智能分析模型與方法研究”(項(xiàng)目編號(hào):71073121) 教育部博士研究生學(xué)術(shù)新人獎(jiǎng)“基于數(shù)據(jù)挖掘的商務(wù)情報(bào)分析方法研究”的研究成果之一
【分類(lèi)號(hào)】：H030;F272

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本文編號(hào)：1746038