基于加权知识网络的企业社区用户创新知识建模及分析方法

用户创新知识对企业改进产品和服务有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络(WKN)的企业社区用户创新知识建模及分析方法,对社区帖子进行文本挖掘,通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度,并以关注度和词频数为属性,构建节点具有两类属性的WKN模型,实现对用户创新知识整合及建模.利用模型的点、边、权等特性,进行核心创新知识识别、创新中心点及核心关联模式识别,以及基于点边权综合的WKN个体网分析、基于凝聚子群的创新知识类团分析等.从模型及实例可看出,模型的双重点权可以很好地适应用户创新知识的特点,基于模型提出的知识发现及分析方法,可对用户创新知识进行多种深入地定量分析,为企业获取和利用用户创新知识提供了更有效的工具.     

基于加权知识网络分析的企业社区创新用户专家知识发现方法

企业社区中的用户专家对企业产品创新和改进具有重要作用,了解用户专家个人知识对于企业更好地利用用户创新具有重要意义.本文提出一种基于加权知识网络分析的企业虚拟社区用户专家个人创新知识发现方法,以用户社区帖子为对象进行Web文本挖掘,以加权知识网络模型(WKN)对挖掘的碎片知识进行整合和建模,进而综合利用WKN模型中的点、边、权重,以及社会网络分析方法,识别出基于派系的基本型创新知识模式、基于非派系的成长型创新知识模式以及核心创新知识模式.从模型及实例可看出,该方法识别出的知识模式,包含了知识点之间的关系结构,因而比零散的知识点更系统、深入,更易理解和应用.     

基于hMETIS与FP-Growth的协同创新社区领域知识发现方法

基于在线社区的协同创新作为一种汲取用户智慧的有效机制,有利于企业发掘其产品创新方向.然而大数据时代下,信息过载及失真为社区中的知识获取带来了诸多挑战,且已有研究主要聚焦于利用价值较低的高频知识的提取.因此,为了充分挖掘用户经验与创新知识,本文基于社区知识间的共现关系构建了知识超图模型,并利用超图划分算法hMETIS对知识超图进行了探索性分析,同时结合关联规则算法FP-Growth进一步研究了知识间的关联关系,以此获取不同领域的价值知识.最后,本文通过一个实例证明了该方法的有效性.本文的研究实现了对社区知识的深度挖掘与分析,提出的领域知识发现方法对企业社区管理和产品创新极具指导意义.     

AIS—基于文本挖掘的增强型Web信息处理技术

回顾了中文和英文语言环境下的Web文本挖掘现状,阐明了其现阶段的特点和技术瓶颈.之后提出了一种基于Web文本挖掘的网页内容挖掘技术:AIS(Augmented information support),介绍了相关实现所涉及的基础技术和功能.最后将AIS技术应用于香山科学会议网站,开发了AIS4XSSC文本挖掘系统并展示了现阶段其主要功能.实践表明AIS技术能够从大量的Web文本中有效提炼信息,提高用户检索效率并向用户推送有价值的信息.     

基于知识的文本检索

本文在传统检索方法的基础上，综合运用人工智能基于知识的理论和技术，提出一种文本概念检索方法。这种方法试图从自然语言中的概念及其相互关系出发，运用语义和统计相结合的方法及模糊知识处理方法抽取文本中的关键词，并使用模糊推理技术，在一定程度上实现对文献的理解，从而达到检索的目的。     

基于知识网络的开放式创新社区知识发现研究

开放式创新成为企业创新的主要模式,创新社区为企业提供了大量的外部创新资源,有效整合创新社区中多种类型用户知识,能够发现用户需求,为企业研发提供具有市场潜力的解决方案。综合考虑开放式创新社区知识的特征和企业需求,从创新需求、创新方案和创新主体3个维度构建知识网络模型,采用本体对创新社区中的用户生成内容进行挖掘及可视化,并以华为产品定义社区为例进行实证研究。研究表明,基于本体构建的知识网络模型能够实现开放式创新社区用户知识的多维发现,帮助企业识别关键用户、创新用户需求和关键技术问题的解决方案,从而有效缓解开放式创新社区中知识发现复杂性的难题,为企业开展开放式创新提供知识发现的新思路。     

基于微信文本挖掘的投资者情绪与股票市场表现

本文以基于微信文本挖掘的投资者情绪与上证指数收盘价、成交量为研究对象,研究了投资者情绪时间序列与收盘价、成交量时间序列之间的关系.研究结果验证了投资者三种情绪倾向对股票市场的影响方式和效果不同:基于微信文本挖掘的投资者消极情绪比例能够稳定预测上证指数收盘价,基于微信文本挖掘的投资者积极情绪倾向和中性情绪倾向比例的增减变动能够迅速引发滞后1天的上证指数成交量的增减变动.研究表明基于微信文本挖掘的投资者情绪对于预测股票市场表现有重要作用.     

我国区域科技创新政策的系统性分类——基于中关村数据的研究

以中关村国家自主创新示范区数据为例,采用文本挖掘方法对区域科技创新政策的分类进行系统分析。实证结果表明区域科技创新政策可分为权威型、指导型、紧迫型及阶段型,并通过功能类型、作用强度、资源供给、金额力度及持续效力对比分析了不同类型区域科技创新政策的特点。最后,提出了局限性及下一步研究方向。     

一种基于智能中间件的综合GDSS框架模型

针对群体决策分析的过程和特点,在传统中间件的基础上,增加知识库的相关内容和方法,获得一个由中央处理单元、辅助选择、功能组合平台和知识库交互平台构成的智能中间件,并提出一个基于智能中间件的综合群体决策支持系统框架模型。在该框架模型中,将知识发现、知识管理和群体决策支持系统相互结合,集智能中间件、知识发现技术于一体,系统分为三个层面:用户层、管理层和分析层,分别对应于用户交互、知识管理和知识挖掘三个平台,并给出了三个平台的框架结构和功能。最后,通过具体实例讨论了该系统框架模型的应用。     

基于Meta分析的吸收能力对企业创新影响问题

在将企业吸收能力划分为吸收投入、知识基础及吸收过程3个维度,将文化差异、企业类型和测量方法作为两者的潜在调节变量,探究吸收能力对企业创新影响的基础上,基于104篇实证文献、162个效应值、45441个独立样本的Meta分析,得出了更具普适性的研究结论.研究发现:首先,吸收能力与企业创新之间具有显著的中等相关关系,同时,...     

基于数据仓库的决策支持系统框架

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域 .本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题 ,探讨数据仓库技术在决策支持系统建立中的应用 ,提出基于决策支持系统的基本结构框架 ,并讨论系统建立中数据仓库的数据组织与设计、数据挖掘层次空间的建立、知识发现方法等技术关键 ,最后进一步阐述系统的建立方法 .     

人工神经元网络在空间数据挖掘与知识发现中的应用研究

对常用的空间数据挖掘方法进行分析，认为常用的统计学方法对数据的限制较多，且计算量较大，在应用中有一定的局限性。与此相反，神经网络方法由于其固有的自学习能力和抗干扰能力，在空间数所挖掘领域有着广泛的应用前景。最后在空间数据挖掘领域引入GSOM网络，用于空间聚类，通过实例证明，效果较好。     

数据挖掘方法的研究

数据库中的知识发现即数据挖掘是致力于大型数据分析中的半自动工具的研究。讨论了数据挖掘中一些常用的方法 ,特别是频繁发生模式中层次搜索及其在不同领域中的应用。讨论了数据挖掘查询编译成算法的可能性 ,并列举了数据挖掘及知识发现中现存的一些问题。     

CRUDE OIL PRICE FORECASTING WITH TEI@I METHODOLOGY

The difficulty in crude oil price forecasting, due to inherent complexity, has attracted much attention of academic researchers and business practitioners. Various methods have been tried to solve the problem of forecasting crude oil prices. However, all of the existing models of prediction can not meet practical needs. Very recently, Wang and Yu proposed a new methodology for handling complex systems-TEI@I methodology by means of a systematic integration of text mining, econometrics and intelligent techniques.Within the framework of TEI@I methodology, econometrical models are used to model the linear components of crude oil price time series (i.e., main trends) while nonlinear components of crude oil price time series (i.e., error terms) are modelled by using artificial neural network (ANN) models. In addition, the impact of irregular and infrequent future events on crude oil price is explored using web-based text mining (WTM) and rule-based expert systems (RES) techniques. Thus, a fully novel nonlinear integrated forecasting approach with error correction and judgmental adjustment is formulated to improve prediction performance within the framework of the TEI@I methodology. The proposed methodology and the novel forecasting approach are illustrated via an example.     

粗糙集代数关系的图结构分析

粗糙图理论是知识发现、知识挖掘的新的理论工具.结合粗糙图理论,构造了基于代数算子的粗糙图结构,将分析多个粗糙集之间的代数关系映射为相应粗糙图的结构分析.结合粗糙图理论中的类最短路算法,以情感计算中挖掘性格规律为例说明了该方法的应用过程.粗糙集代数关系的图结构分析是粗糙集理论中又一研究方向.     

从数据挖掘到专家挖掘

在简要分析传统数据挖掘方法不足的基础上,提出专家挖掘的必然性和重要性.作为一个新的研究领域,首先介绍了专家挖掘的基本概念,接着给出了其过程模型、主要方法与技术,并通过与数据挖掘方法的比较,分析了专家挖掘与数据挖掘互为驱动的知识发现的优势,最后结合案例说明专家挖掘的可行性.     

基于过程挖掘的科学工作流交互式构建

传统的交互式工作流构建方法在处理规模较大或流程复杂的工作流时构建效率较低。为此,提出了一种基于过程挖掘的工作流构建方法,采用启发式问答方式收集记录流程片段,通过特别设计的关系描述语言以实现工作流中不同层级和不同环节的过程描述,由描述文本转译生成的流程关系数据被输出到过程发现算法中,从而生成健全的工作流网络。实现了一套交互式工作流构建工具,并在科学工作流案例中进行了测试,验证了方法的有效性,在与其它方法相对比时表现出更佳的交互效率。     

面向多装备协同的体系效能仿真评估方法

体系作战过程中各装备间具有复杂的协同关系,传统的效能评估方法忽略了各装备效能指标间的影响关系。针对该问题, 提出了考虑各装备协同关系的体系效能评估方法,基于关联规则挖掘对大量评估数据进行分析得到各效能指标间的关系;在此基础上构建网络化评估指标体系, 并采用网络层次分析法实现体系效能的综合评估。以某防空体系的效能仿真评估为例验证方法的可行性与有效性。     

粗糙网络及其应用

粗糙图理论是知识发现、知识挖掘的新的理论工具。对粗糙图理论做进一步的研究,首先给出了有向粗糙图的定义,并进一步定义了粗糙网络及粗糙网络中的类流,又讨论了有向粗糙图及粗糙网络的表示形式。通过推广传统最大流算法,给出了粗糙网络中的类最大流算法,并将其应用于新的一类关系挖掘问题中。     

Research of united model of knowledge discovery state space and its application

1.INTRODUCTION Atpresent,complextypedatamining,suchasmulti media,audio,video,image,Webpage,spatial tem poraldataetc.,isreceivingmoreandmoreattention frombothresearchandbusinesscommunity.Howto exploittheexistingminingtechniquesofstructured datatocomplextypesofdata?Canweproposeacom montheoreticalframeworkforminingbothstructured dataandcomplextypesofdata?Wethinkitisurgent forustotrytoanswertheabovequestions.Fromdifferentperspectives,suchasevidencetheo ry,roughsetetc.,someresearchershaveprop…