基于粗糙集的企業(yè)競爭情報(bào)智能采集系統(tǒng)研究.pdf

1、市場競爭日益激烈，為了減少復(fù)雜多變的企業(yè)競爭環(huán)境中的不確定因素，越來越多的企業(yè)開始逐步構(gòu)建競爭情報(bào)系統(tǒng)。企業(yè)競爭情報(bào)具有不完備性、對抗性、廣泛性、時效性等特點(diǎn)，在其采集過程中遇到許多障礙。本文以某大型化工企業(yè)知識管理中心為應(yīng)用對象，研究企業(yè)競爭情報(bào)采集系統(tǒng)，具有重要的理論和應(yīng)用價值。
　　 研究分析目前的國內(nèi)外情報(bào)采集軟件，由于信息渠道堵塞、經(jīng)營壁壘等原因，企業(yè)競爭情報(bào)大多缺失或不完整。針對這種情況，本文采用粗糙集理論和方法指導(dǎo)

2、網(wǎng)絡(luò)蜘蛛的爬行，提高企業(yè)競爭情報(bào)采集效率和采集速度，進(jìn)而為企業(yè)經(jīng)營決策提供準(zhǔn)確可靠的經(jīng)營依據(jù)。
　　 在企業(yè)競爭情報(bào)采集系統(tǒng)中引入分布式網(wǎng)絡(luò)蜘蛛，將其訓(xùn)練為Surface Web爬行和Deep Web爬行。因?qū)I(yè)數(shù)據(jù)庫的相對重要性，對行業(yè)數(shù)據(jù)庫和文檔知識庫中信息加以特別獲取機(jī)制，盡可能指導(dǎo)其深入行業(yè)領(lǐng)域資源進(jìn)行高效深度地采集。同時，為防止網(wǎng)絡(luò)蜘蛛過度深陷于某些鏈接陷阱，提高其自學(xué)習(xí)性，設(shè)計(jì)整合立即回報(bào)價值和遠(yuǎn)期回報(bào)價值搜索策略。

3、將鞏固學(xué)習(xí)納入鏈接結(jié)構(gòu)的搜索策略中，對網(wǎng)絡(luò)蜘蛛進(jìn)行有效的訓(xùn)練，并通過粗糙集理論加以引導(dǎo)，提高其自適應(yīng)性。
　　 研究設(shè)計(jì)的工作流程為，首先對采集參數(shù)進(jìn)行相似類拓展，在該范圍內(nèi)加之鞏固學(xué)習(xí)機(jī)制，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)蜘蛛爬行；其次，在采集過程中，采用不完備信息系統(tǒng)中的缺省值處理方式，在一定程度上避免因競爭情報(bào)的部分保密而錯失有效的情報(bào)；繼而，對參數(shù)進(jìn)行相似匹配，通過粗糙集的分類優(yōu)勢，自動識別采集對象與參數(shù)間的可區(qū)分度和不可區(qū)分度，進(jìn)行情報(bào)采集；