基于分类数据挖掘技术的情报分析系统研究

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数据挖掘技术分析与研究

数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。

数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

对大量数据进行高速的分析和提取。

关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。

神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。

（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。

（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。

主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。

基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统的研究的开题报告

基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统的研究的开题报告一、选题背景在当前复杂多变的市场竞争环境下，企业竞争情报的重要性日益凸显。

通过收集、分析竞争对手的信息，可以帮助企业更好地进行市场定位、产品创新、营销策略等方面的决策，提高企业的竞争力。

然而，传统的竞争情报采集方式存在诸多局限性，如信息的不全面、反应迟缓等问题，难以满足企业对快速、准确、全面竞争情报的需求。

因此，基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统成为了解决该问题的一种有效手段。

二、选题意义基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统，能够实现对包括企业、产品、市场等多方面信息的全面、快速、精准的采集和分析。

其具有以下几方面的意义：1、提高企业竞争力：通过竞争情报系统对竞争对手的监测和分析，可以及时了解变化的市场环境和竞争对手的动向，为企业的决策提供有力支持。

2、促进产品创新：通过对竞争对手产品的分析，可以挖掘出其产品创新的优势和不足，为企业创新提供启示。

3、优化营销策略：通过对竞争情报的分析，可以了解市场需求、竞争格局和竞争对手的营销策略等信息，为企业制定更合理有效的营销策略提供参考。

4、掌握未来趋势：通过对市场和竞争的分析，可以预测未来趋势，从而及时调整企业的战略和方向，确保企业在竞争中保持优势。

三、研究内容本次研究计划基于数据挖掘技术，构建一套具有良好性能的企业竞争情报系统，其主要包含以下内容：1、企业数据采集模块：设计一套数据采集器，实现对竞争对手在互联网上的信息采集和整合。

2、数据预处理模块：对采集的数据进行清洗、去重和处理，以提高数据的质量和准确性。

3、数据挖掘算法模块：设计一组数据挖掘算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等，用于对采集的数据进行分析和挖掘。

4、数据可视化模块：采用图表等可视化方式，将挖掘的数据进行呈现和分析，便于用户快速了解竞争情报。

四、研究方法1、文献研究法：对现有的数据挖掘技术和企业竞争情报系统的方法进行梳理和分析，为后续研究提供理论基础。

数据挖掘技术在竞争情报系统中的运用研究

数据挖掘技术在竞争情报系统中的应用研究摘要在信息的飞速发展和市场经济的不断改革中，企业对数据或信息的需求日益变大，对其质量也提出了相当高的要求。

企业为了更好的控制和利用这些数据或信息建立了竞争情报系统。

竞争情报系统能够为企业提供具有时效性、价值高、准确有效的情报数据，有利于企业及时调整竞争战略，增强企业竞争优势。

在竞争情报系统中使用数据挖掘技术，有助于竞争情报采集子系统优化信息的获取渠道和升级信息的储备能力，有利于提高数据预处理的灵敏度以及扩大竞争情报的服务范围，能够加快整个系统的运行效率。

因此，建立数据挖掘技术参与的竞争情报系统对企业的发展具有现实意义，企业高层应更多的关注情报系统的建立和运行。

【关键词】数据挖掘竞争情报竞争情报系统Application of data mining technology incompetitive intelligence systemAbstractIn the continuous reform of the rapid development of information and the market economy, the business demand for data or information increasingly becomes larger, their quality also made considerable demands. Companies in order to better control and use of these data or information to establish a competitive intelligence system. Competitive Intelligence System to provide enterprises with timely, high-value, accurate and effective intelligence data, help enterprises to adjust competitive strategy, enhance their competitive advantage. Competitive Intelligence system using data mining techniques to help obtain competitive intelligence collection channels and upgrade information subsystem reserve capacity optimization information, help to improve the sensitivity of the data preprocessing and competitive intelligence to expand the scope of services that can speed up the whole system operating efficiency. Therefore, the establishment of data mining technology to participate in competitive intelligence system has practical significance for the development of enterprises, corporate executives should pay more attention to the establishment and operation of information systems.[Key words]data mining, competitive intelligence, Competitive Intelligence System目录引言 (1)一、国内外应用研究综述 (1)二、理论概述 (1)（一）数据挖掘技术 (2)1.数据挖掘一般过程 (2)2.数据挖掘一般方法及工具 (3)1.竞争情报 (4)2.竞争情报系统 (6)3.传统竞争情报系统与新型竞争情报系统 (6)三、数据挖掘技术集成的竞争情报系统 (7)（一）竞争情报系统中数据挖掘的理论模型 (7)1.数据挖掘参与的企业竞争情报系统 (7)2.竞争情报采集模块 (8)3.数据预处理阶段 (9)4. 竞争情报服务模块 (9)（二）数据挖掘参与的企业竞争情报系统中的实证分析 (10)1.确定产品价格 (10)2.制定销售计划 (11)3.减少成本降低风险 (12)（三）新型竞争情报系统的功能价值 (13)四、总结 (13)参考文献 (14)引言在竞争激烈的当今社会中，企业发展的首要任务就是建立健全引入数据挖掘技术的竞争情报系统，它可以帮助企业及时发现隐藏的竞争对手、预测行业发展新方向和维护客户关系，是企业得以发展的重要因素。

面向大数据的情报分析方法与技术研究

面向大数据的情报分析方法与技术研究随着信息技术的发展，我们生活中产生的数据量越来越大，这些数据蕴含着无穷无尽的信息和价值。

对于情报分析而言，如何利用大数据进行信息处理和分析，将成为未来发展的重要方向和挑战。

一、大数据的意义和价值从生活到工作，我们都在时刻产生着各种各样的数据，其中包括文档、照片、视频、音频、交易记录等。

这些数据都有相应的价值，其中有些信息相对容易发现，而有些则需要经过深入的挖掘和分析才能被揭示出来。

因此，对于情报分析而言，大数据的挖掘和分析将成为一种新的能力。

大数据的意义和价值不仅在于数量的增加，更在于数据的多样化和复杂性。

利用大数据分析技术，可以有效地挖掘信息和知识，从而更好地推动社会的发展。

在各个领域都可以看到利用大数据开展情报分析的实践，例如金融领域、医疗领域、政府治理和社交网络等。

二、大数据情报分析的技术挑战对于大数据情报分析而言，面临着技术挑战和不确定性。

其中，最主要的技术挑战之一就是如何对海量数据进行有效的处理和挖掘。

看多恰恰是必须理解数据的本质和数据的特征，根据数据的规律，提取有价值的信息和知识。

基于大数据的情报分析技术可囊括多种特定技术，例如数据预处理、数据挖掘和机器学习等。

其中，数据挖掘技术作为一种重要的技术手段，可以有效地实现对大数据的分析和挖掘。

它具有广泛的应用和实践价值，在各类情报分析领域得到了广泛的应用和推广。

三、大数据情报分析的应用场景大数据情报分析在各种领域的应用和实践都在不断地扩展和深入。

其中，金融领域是利用大数据实现情报分析的重要应用场景之一。

金融领域的数据量极为庞大，包括银行流水、交易信息、股票市场信息等。

如何利用这些数据进行情报分析和决策，将成为银行和金融机构的技术挑战。

另外，医疗领域也是大数据情报分析的重要应用场景之一。

医疗领域的数据包含着病历、病人信息、生理指标等，如何将这些数据利用起来，提高医疗效率和水平是亟待解决的问题。

最后，政府和社交网络都是大数据情报分析的广阔应用领域。

大数据挖掘技术在情报分析中的应用

大数据挖掘技术在情报分析中的应用一、介绍随着互联网的普及和技术的不断进步，我们已经进入了“大数据时代”。

有大量的数据正在被不断地生成和积累，这些数据的快速增长和复杂性使得传统的数据处理技术显得束手无策。

而大数据挖掘技术的出现则为挖掘这些数据中有意义的信息提供了新的方法和工具。

在情报分析中，大数据挖掘技术已经成为了一种重要的手段，为情报分析工作提供了更为全面、深入的研究数据和更为准确、及时的情报信息。

二、大数据挖掘技术的基本概念大数据挖掘技术是指利用计算机和相关软件工具，对大量数据进行分析和挖掘，以发现其中的潜在规律和信息。

它主要包括数据采集、数据预处理、建模与评估等几个基本过程。

1.数据采集数据采集是大数据挖掘技术中的一项重要工作，它包括网络爬虫、数据收集器、数据处理等多种工具和技术。

采集到的数据包含了各种各样的信息，如网页、文本、图像、音频、视频等。

这些数据的来源包括各种数据源，如社交媒体、电子商务网站、政府机构、金融机构、医疗机构、科研机构等。

2.数据预处理数据预处理是指对采集到的数据进行清理、整理、转换、过滤等预处理工作，以便更好地开展挖掘工作。

数据预处理的主要目的是去除数据中的噪声和冗余信息，并且保留有用的信息。

对于数据预处理，主要应用了数据清洗、特征提取、数据转换、数据规范化等多种技术手段。

3.建模与评估建模与评估是指对清洗后的数据进行建模和分析，以发掘其中的信息和隐藏模式。

在此过程中，数据挖掘算法和技术被广泛应用。

常用的算法包括聚类分析、分类分析、回归分析、关联规则挖掘、多层神经网络等。

三、大数据挖掘技术在情报分析中的应用情报分析是指通过收集、处理、分析和评估各种情报信息，以得到有关某个目标的情报信息，或者感知外部威胁的一项工作。

在情报分析工作中，大数据挖掘技术已经成为了一种重要的手段，主要体现在以下几个方面：1.突破数据规模限制大数据挖掘技术对规模巨大的数据处理和分析具有很强的优势，它可以快速而准确地分析海量数据中的信息，发掘出其中的规律和模式，并且找出影响某个目标的关键因素。

图书管理员如何利用图书馆数据进行情报研究

图书管理员如何利用图书馆数据进行情报研究随着互联网和数字化技术的迅速发展，图书馆的角色从传统的藏书馆变得更为多样化和复杂化。

作为信息资源的管理者，图书管理员不仅需要保证图书馆的日常运营，还需深入利用各类图书馆数据进行情报研究。

本文将探讨图书管理员如何利用图书馆数据进行情报研究，并提供一些建议和指导。

一、搜集和整理数据要进行有效的情报研究，首先需要搜集和整理图书馆所拥有的数据。

这些数据包括馆藏图书分类、借阅记录、读者咨询、数字资源使用情况等。

图书管理员可以通过图书馆管理系统、数据库查询和调查问卷等方式收集相关数据。

在搜集数据的时候，应注意确保数据的准确性和完整性，为后续的研究工作奠定基础。

二、数据分析和挖掘得到数据后，图书管理员需要进行数据分析和挖掘，以获取有用的情报信息。

数据分析可以通过使用数据分析工具，如统计软件、数据挖掘工具等，对数据进行整理、统计和可视化。

通过找出其中的规律和趋势，图书管理员可以了解读者需求和喜好，优化图书馆资源配置，提供更加精准的服务。

在数据挖掘方面，图书管理员可以利用关联规则、聚类分析、文本挖掘等算法，发现图书馆资源之间的连接和关联关系。

例如，通过分析读者的借阅记录和搜索关键词，可以发现一些不同领域之间的交叉点，从而指导图书采购和分类策略，提供更多符合读者兴趣的资源。

三、建立情报报告和推荐机制基于分析和挖掘的结果，图书管理员可以编写情报报告，向馆方和相关利益相关者提供可行的建议。

报告应包括数据分析的结果、对图书馆发展的影响以及改进策略等内容。

这些报告可以用于图书馆的管理和决策，以更好地满足读者需求和提升服务质量。

此外，图书管理员可以基于数据分析的结果，建立个性化的推荐机制。

通过利用借阅记录、搜索历史等数据，给读者提供个性化的图书推荐。

这有助于引导读者发现新的领域，满足他们的阅读需求，并提升图书馆的读者满意度。

四、保护数据安全和隐私在进行情报研究的过程中，图书管理员应重视数据安全和隐私保护。

基于大数据的情报分析与处理研究

基于大数据的情报分析与处理研究第一章研究背景近年来，随着信息技术的发展和互联网的普及，数据规模呈现出爆炸式的增长。

如何从数据中提取有价值的信息，对于企业、政府、社会等各个领域都具有重要的意义。

特别是在情报分析领域，大数据的应用已经成为必不可少的手段之一。

本文旨在对基于大数据的情报分析与处理进行研究探讨。

第二章基于大数据的情报分析概述情报分析是指对情报信息进行评估、解释、推断和预测的过程。

在信息时代，数据的产生量呈现出指数级的增长，因此传统的情报分析方法已经难以胜任。

基于大数据的情报分析应运而生，它利用数据挖掘、机器学习等技术，将大规模、多样化的数据进行分析和挖掘，以提供更加精准、实时的情报信息。

第三章基于大数据的情报处理技术3.1 数据收集与存储技术数据收集与存储是进行情报分析的基础。

在基于大数据的情报分析中，数据来源涉及广泛，包括社交媒体、网络搜索、公共数据等。

为了有效地收集和存储这些数据，需要借助一系列技术，如网络爬虫、云存储等。

3.2 数据清洗与预处理技术大数据中存在着各种噪声和异常值，这些数据对于情报分析的结果会产生很大的干扰。

因此，在进行情报分析之前，需要对数据进行清洗和预处理。

其中，数据清洗包括数据去重、数据纠错等；预处理包括文本分析、图像处理等。

3.3 数据挖掘与机器学习技术数据挖掘和机器学习是进行情报分析的核心技术。

通过使用数据挖掘算法和机器学习算法，可以对大规模的数据进行分类、聚类、关联分析等操作，从而提取出有价值的情报信息。

第四章基于大数据的情报分析案例研究为了更好地说明基于大数据的情报分析的实际应用，本章节将通过两个案例来进行研究。

4.1 社交媒体情感分析案例社交媒体是人们进行信息交流的重要平台之一，在这里人们可以自由地发表自己的观点和情感。

因此，对社交媒体上的情感进行分析，可以帮助我们了解公众的情感状态，并为决策者提供决策参考。

利用基于大数据的情报分析技术，我们可以对社交媒体上的情感进行分析和预测，并将结果以可视化的形式呈现出来。

试论数据挖掘技术对情报学创新的支撑

摘要：从擞据挖掘技术角度分析情报学发ｌ面ｆ问题和发展前景。屉临的通过对微据挖掘技术在情报掌领域的应用研究历史和现状分析．探什擞据挖掘技术在情报学领域的应用研究成果及存在的问题．说明数据挖掘技术不仅提升丁情报学的研究深度和关联廑．而且给情报学的发展啭来了新的机遇与挑战。关键词：数据挖掘：情报学；信息计量法：竞争情报：数据仓库中图分类号：Ｇ４３５文精标识码：Ａ文章编号：ｌ７ — ７２（０６ｌ－０００６１４９一２０）２０８ — ２
ＸｎＧｏＬｇｒｏｅＬｏｈｎｉｇｕｄｎａＷｎｉＹｕｅｇ
（．１南昌大学信息工程学院．南昌３０３；２３０ｌ．南昌大学第心附属医院，南昌３００）３０２
（．￣ｏｍｔｏｅｈｏｏｙＳｈｏｒＮｎｈｎｎｖｒｔｙＮｎｈｎ３０３：Ｊ￣ｆｒａｌｎＴｃｎｌｇｃｏｌ口ａｃｅｇＵｌｅｓｔ．ａｃａｇ３０１２ｔｅＦｒｈＡｆａｅｏｐｋ１ｏａｃａｇＵｉｅｓｔ．Ｎｎｈｎ３００｝．ｈｏｔｆ ¨ｊｔｄＨｓｉｌｆＮｎｈｎｎｖｒｉｙｓｃａｇ３０２
析的水甲：必须逐步提高定萤分析的比ｍ。大力』义献ｆ，川强Ｈ量统ｔ方法和数学分析法在情报学研究中的魔『ｔｆ】２数据挖掘对发现知识具有重要的作用随瓣刚络时代的米Ｉ埘许多新必方法ｎ研究也魁方临．来艾．如科学计量法、信息训量法Ｉ汁韫法、赫ｊ文献叫络・的知识发现位知识挖掘法和信息融龠法等这些力法及时地满足了情报研究现时代发展的钾螫．ｊ增加ｒｉ观察事物的继数．丰富丁认识事物的段．型洙刘地揭示广謇物的本质．从而在进行信息分析的过程中逐步达到理解的状¨ ．隋撤研究是一种智能型Ｉ创新性工作．！Ｉ｛】新的技术下段和研究方法也他樽情报研究摆脱丁过去那种被动通的境地，－直正地走向了创新之ｊ颂数摊本身没有多大的意义ｉ！｝｝数据打经过姓

数据挖掘技术在公安情报研判中的应用

《科技传播》2018•8（上）101信息科技探索公安情报研判是公安机关核心工作，在整个公安机关信息处理中占据了重要地位，它为公安机关实施打击预防犯罪提供了强大的支撑。

一般而言，传统的数据分析工作都是对规律性信息进行研判，无法对异常数据进行处理，从而导致公安机关情报分析研判只能对有规律的信息分析。

尤其是在科技化智能化今天，犯罪分子实施犯罪水平也在不断的提高，这使得公安机关预防打击犯罪的难度极大的提升。

为了有效遏制犯罪行为，将犯罪分子绳之以法成为了公安机关必须面对挑战。

1 公安情报分析的重要性对公安情报进行研判主要公安机关为履行法定的职责所开展的公安事业，它为公安部门事业开展、预测和决策提供了重要的情报信息。

情报信息主要分为公安行政管理情报和公安刑事侦查情报这两种主要类型。

这些信息的来源与公安机关的日常的工作有密切的联系，主要是公安机关在办案中涉及到大量个体信息，以及组织案件的信息，此外，还涉及与部门工作相关的社会信息。

公安情报分析研判就是通过对关联分析、概率统计发现数据之间的规律，通过利用相应知识模型来指导部门的决策。

当前，情报研判是当今工作战略要求，成为工作决胜的关键。

数据情报工作无论的在何种类型部门都发挥了重要的作用，也是公安部门进行一切活动的依据与手段。

而我国公安机关在情报分析中主要以人力分析为主，公安办案依靠公安干警查阅资料后进行分析，此种传统的办案模式导致情报分析工作效率低下，使得公安机关错失了破案的最佳时机。

基于当前信息化时代背景下，网络信息技术不断发达的今天，充分利用数据挖掘技术，打破公安机关常规的情报统计分析模式，利用智能化的分析模式改变公安机关的情报研判模式能为公安工作带来极大便利，提高公安机关案情管理信息化能力，将公安机关案情研判带进新时代。

2 数据挖掘技术在公安情报研判中的应用2.1 数据挖掘技术近年来，信息化发展使得数呈现了爆炸式增长，它使得信息化产业迫切需要从这些数据中挖掘出有效的信息，将其作为产业发展的关键，因而数据挖掘技术应用而生。

基于数据挖掘技术的企业智能竞争情报系统研究

ｄｔｔｎ、建立依赖模型（ｅｅｄｎｙｍｄｌｇｅｃｏ）ｅｉｄｐｎｅｃｏｅｎ）和概括总ｉ
结（ｕａｚｉ）ｓｍｍｒａｏ。在国外，数据挖掘主要应用在金融业、ｉｔｎ
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维普资讯
２Ｏ年１月第１期０ｒ７１１
基于数据挖掘技术的企业智能竞争情报系）５０１
［摘要］现代意义的企业竞争是经济发展的动力所在，许多大中型企业都非常重视竞争情报策略的制定，纷
［ｂｔｃ］Ｍｏｅｏｐｔｉｅｅｎｅｔｐｉｓｓｈｙａｉｆｃｆｃｎｍ．ＭｎｅｅｔｒｓＡｓａｔｒｄｍｃｍｅｔｎｂｔｅｎｒｓｅｄｎｍｃｏｅｏｅｏｏｙａｙｋｇｎｒｓｉｏｗｅｒｅｉｔｒｅｉｐｅ

基于数据挖掘技术的专利情报分析方法及实证研究

袁冰朱东华任智军
（京理工大学管理与经济学院北京１０８）北００１摘要专利情报具有重要的经济价值。阐述了借助数据挖掘技术进行专利情报分析的优点，以及具体的分析过程，
在技术革命的今天，专利情报分析方法也由过去的原文分析
法、简单统计分析，展到了运用先进的计算机技术，海量、发从异
构、分散的专利文献数据中以近乎智能化的操作方式深入分析其
中隐含的规律，为企业发展及技术创新提供可靠的情报保障和决
专利分析过程包括专利申请数据的获取、据预处理、数数据重构，以及数据分析。１４ｌ数据获取。我们以中国知识产权局公布的自Ｉ８年．９５ｌ月至今的所有专利申请数据作为数据源，０利用信息提取技术从相关Ｗｅｂ页面中抽取属于中关村七大科技示范园区的专利申请
ｌ数据挖掘的定义数据挖掘（ａａＭｉｎ）是从大机的实际应用数据中，有模随提取隐舍在其中的、们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的人
所得到的信息应具有先未知、效和可实用三个特征０：．未有ａ先
１４２数据预处理。ａ数据清理。数据清理是数据挖掘的．．．必要环节。由于数据在传输过程中极易受到造势数据、缺数据空和不一致数据的侵扰，若不进行数据清理则建立的数据库的司用性将大大降低，以此数据库进行的数据挖掘得到的分析结果质而量将难以保障ｌ。ｂ中文分词。中文是以字为单位，子中所有】句的字连起来才能描述一个意思。通过中文分词技术把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词Ｊ。ｃ数据转变。最后通过各种转换方法将数据转换成有效形式，今后的数据挖掘做为好准备工作。同时，通过数据转变。以对数做简单的泛化处可

基于数据挖掘技术的市场细分研究

基于数据挖掘技术的市场细分研究随着数字化时代的到来，数据成为了企业经营管理中不可或缺的资源，企业可以通过对数据的分析和挖掘来获取消费者需求、市场趋势和重要商业信息。

市场细分便是一种数据挖掘技术的应用，该技术主要是根据消费者购买特征、需求和行为等信息将市场群体分成不同的细分市场，以实现精细化营销、提高销售与利润。

一、市场细分的概念市场细分是根据市场需求和消费者不同的购买特征、需求和行为等信息将市场群体分成不同的细分市场的过程。

其目的是为了更好地了解消费者的差异，并针对不同的市场细分采取不同的营销策略，最终做到精准营销，提高企业的销售收入。

市场细分的突出优势主要有以下几点：1. 可以更好地了解消费者需求：市场细分可以深入挖掘消费者的购买特征、需求和行为等信息，了解消费的真正需求，为企业决策提供借鉴。

2. 有利于企业精准营销：市场细分将市场群体分成不同的细分市场，针对不同的市场需求和特定的消费群体，制定精准的营销策略，提升企业市场份额和盈利能力。

3. 可以减少市场风险：市场细分可以透彻的了解市场需求和消费者的行为，制定针对性的营销策略，降低营销成本，减少市场风险，提高企业的竞争优势。

二、数据挖掘技术在市场细分中的应用市场细分需要依靠大量的数据对市场进行深度挖掘，反映出不同的市场需求、购买行为等信息，这时数据挖掘技术就非常重要了。

数据挖掘技术主要有以下几种：1.聚类分析：聚类分析可以将一个大数据集分成多个小群体，小群体内数据相似性高，而小群体之间数据差异性大。

聚类分析在市场细分中可以将消费者分成不同的细分市场，分析不同市场的消费需求差异，制定针对性的营销策略。

2.分类分析：分类分析是针对某个类别进行分类。

在市场细分中，可以选定一个具有代表性的品牌或产品作为分类依据，根据不同的分类因素来将市场群体进行细分，例如性别、年龄、消费水平等。

3.关联规则分析：关联规则分析可以发掘数据中隐藏的关联关系，发现某些消费行为之间的联系和规律。

数据挖掘在情报分析中的应用

数据挖掘在情报分析中的应用随着信息时代的到来，数据的重要性在各个领域的应用中最为突出。

情报分析作为一项极为重要的工作，也需要根据各种信息数据进行深入的研究和分析。

此时，数据挖掘技术的应用便显得尤为重要。

一、数据挖掘的定义和作用数据挖掘是指从海量数据中挖掘规律、模式、趋势等有用信息的一种技术。

它可以帮助人们发现市场需求、研究用户行为、评估风险、辅助决策等方面。

在情报分析中，数据挖掘技术可以帮助情报分析人员更好的获取和处理情报信息。

比如，它可以通过对大量的情报信息进行分类、分析、过滤、关联等步骤，提供更加准确和详细的情报信息。

二、数据挖掘在情报分析中的应用1. 情报搜索在很多情报分析领域，人们需要快速、准确和全面地搜索情报信息。

这时，数据挖掘技术便可发挥作用。

通过利用信息检索技术和数据挖掘技术相结合，可以在短时间内查找到所需的情报信息。

比如，将情报信息分为多个分类和维度并分别处理，可以快速筛选出与考察目的相关的信息，从而提高工作效率。

2. 关联分析在情报分析过程中，需要将多个维度的情报信息进行关联分析。

比如，在犯罪活动的侦查过程中，需要知道不同个体之间的联系，而数据挖掘技术可以帮助分析个体之间的信息关系。

通过建立网络数据模型，可以获得较准确的监测分析结果，从而提升工作效率。

3. 数据可视化数据可视化是数据挖掘技术的一项重要应用。

它是指通过各种图形化方式来表现数据信息，以便更直观地了解情报信息。

比如，在恐怖袭击事件的分析中，可以通过可视化绘图表现相关的标记和属性信息，帮助分析员更加系统地了解袭击事件的关键信息。

三、数据挖掘技术的优点1. 高效性数据挖掘技术在情报分析中具有高效性。

通过对数据信息进行分类和分析，可以在短时间内提供大量的有用情报信息。

这方面，数据挖掘与其他技术相比有更好的效率。

2. 准确性数据挖掘技术在情报分析领域也具有较高的准确性。

他可以将数据信息按照不同的属性和标准分类和分析，在得到的结果中，有很大概率出现有趣的模式和趋势。

重庆邮电大学硕士研究生学位论文

答辩公告学位论文名称：1.Rough集理论代数观与信息观的比较研究2.基于粒计算的知识获取算法研究3.基于粗糙集理论的自主式朴素贝叶斯学习算法研究4.基于协作过滤的个性化服务技术研究5.基于多图像融合的岩石节理裂隙识别6. 公路防噪板的隔音效果的电脑仿真实验研究生：李邕, 张闽, 邓维斌, 纪良浩, 姚骏屏, 刘恋秋指导教师：王国胤，王卫星,余嘉顺专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2216教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：廖晓峰答辩委员会委员：樊兴华，程克非，金文标，刘群重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.智能网络广告监测系统及情报分析2.基于W AP的个性化服务系统的研究3.基于Windows Media 卫星网络流媒体播存系统的研究与实现4.基于嵌入式Ad Hoc网络的路由协议研究与实现5.3G IP多媒体子系统呈现业务互通研究6.无线传感器网络MAC层协议的研究研究生：唐欢亮,魏凌华, 瓮建营, 邓洪, 段娇, 刘良指导教师：李大学,李秉智,龙昭华，王卫星，邓亚平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2216教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：廖晓峰答辩委员会委员：樊兴华，程克非，金文标，胡学刚重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.入侵防御系统与交换机设备联动方案的设计与实现2.入侵检测报警信息聚类研究3.基于主成分分析和贝叶斯分类的入侵检测方法研究4.语义本体在电脑取证中的应用研究5.基于概率包标记的拒绝服务攻击IP追踪的研究6. 普适计算安全中的访问控制和信任模型研究研究生：樊辉, 姜兆元, 张显跃, 陈巍, 黄宝峰, 马彬指导教师：杜江,赵军,陈龙，王平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2216教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：廖晓峰答辩委员会委员：樊兴华，尚凤军，刘宴兵，吴慧莲重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于分形的断层图像三维重建算法研究2.复杂岩石节理裂隙图像处理及几何复杂度分析3.基于粗糙集阴影边缘检测及阴影区域分割4.岩石块度图像阴影检测及去除技术研究5.基于紫外光图像的岩石裂隙跟踪及分析6. 基于多源日志的事件场景关联方法研究研究生：王梦, 崔冰, 陈铁民, 陈绍武, 黄超, 周剑指导教师：金文标,王卫星,王国胤专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2302教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：邱玉辉答辩委员会委员：吴渝，赵军，尚凤军，袁正午重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.TD－SCDMA系统联合检测算法的研究与实现2.烟草企业销售管理系统的设计与开发3.在Internet中确定瓶颈链路的算法研究4.基于优势关系的规则获取研究5.基于云模型的遥感图像边缘检测6.Ad Hoc网络自适应路由协议研究研究生：谢军伟, 廖红富, 贺大喜, 陈娟, 谢磊, 黄育松指导教师：李小文, 石全胜, 杨春德，姚一豫，汪林林，刘宴兵专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2302教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：邱玉辉答辩委员会委员：吴渝，赵军，郑继明，于洪重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.WLAN接入控制与信道分配技术的研究2.V oWLAN终端硬件系统的设计与实现3.数据挖掘在生物信息中的应用4.基于两步策略的英文文本分类研究5.基于免疫算法和增量支持向量机的入侵检测研究6. 基于小波分析的音频分割与聚类研究生：翟琮琮, 李云燕, 陈薇, 陈建林, 周红刚, 李婧指导教师：刘宴兵,龙昭华, 谭军，姚一豫，杨春德，郑继明专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2302教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00答辩委员会主席：邱玉辉答辩委员会委员：吴渝，赵军，游晓黔，向宏重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.2.基于内容相似性的图像特征提取3.嵌入式EPA安全网关开发--安全功能模块的设计与实现4.JAAS的应用研究与实现5.基于SOPC的硬件在回路仿真器的开发6. 基于Petri网的事件重建应用研究研究生：张俊,刘兴洪,干开峰,王平,王蒙,鄢羽指导教师：胡向东,汪林林,王平,张继棠,张晓春,王国胤专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2315教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00答辩委员会主席：涂亚庆答辩委员会委员：陈龙，谢显中，龙昭华，黄梅根重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.面向电子商务的数据挖掘中聚类算法的研究2.基于SIP代理的3G-WLAN互通研究3.IP over WDM 网络动态业务疏导算法研究4.Portal技术研究及其在数字化校园中的应用5.基于ARM的EPA通信协议栈优化技术的研究与实现6.基于功能块的EPA组态软机的研究与开发研究生：伍育红, 饶家民,王建设, 李梁, 宋亚亮, 梁云鹏指导教师：胡向东,龙昭华,阳小龙,张继棠，DiKaiL，黄康,王平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2315教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：涂亚庆答辩委员会委员：陈龙，谢显中，王卫星，邹永贵重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于OSEK／VDX标准的嵌入式实时操作系统的研究与实现2.基于车载网络嵌入式浏览器的研发3.基于 CCP 协议的电控发动机标定系统的研发4.ABS控制系统开发平台中的建模、仿真和测试5.EPA网络安全关键技术实现及其性能研究研究生：章亮飞,郭东进, 石勇, 陈培然, 陈云指导教师：李银国,王平, 邓亚平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2315教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：涂亚庆答辩委员会委员：陈龙，谢显中，葛君伟，于洪重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于数据挖掘的视频关键帧的提取2.岩石节理三维重建技术研究3.基于数据挖掘的镜头分类技术研究4.视频关键帧提取技术研究5.基于粗糙集的视频镜头检测研究6.基于独立分析法的人脸识别研究研究生：王珽, 李锐, 罗李, 詹志飞, 冯伟, 饶斌指导教师：陈龙,金文标,王国胤,吴渝专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2316教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：余建桥答辩委员会委员：邓亚平，葛君伟，王卫星，李伟生重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.GPS RTK整周模糊度求解算法的研究2.密度偏差抽样在海量数据挖掘中的应用研究3.基于粒计算的海量数据挖掘算法研究4.基于TDOA/GPS数据融合定位方法的研究5.时空数据库中移动对象索引技术研究6.基于分形学的彩色岩石节理裂隙图像分割研究生：姚雪, 张建锦, 卫婷, 王方竹, 李郝,彭韬,指导教师：邹永贵,吴渝,王卫星专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2316教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00 答辩委员会主席：余建桥答辩委员会委员：邓亚平，葛君伟，李伟生, 袁正午重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于策略管理模型的IMS网络QoS研究与实现2.空间数据库中基于网格的自适应聚类算法研究3.基于密度的空间聚类算法的研究4.空间数据流系统中基于滑动窗口的查询机制研究5.基于GCC的DSP芯片编译器的研究与开发研究生：王丽敏, 董琰, 高思，公丕强, 汤睿指导教师：王卫星,李秉智,葛君伟，甘玲专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2316教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：余建桥答辩委员会委员：邓亚平，王卫星，胡学刚，方义秋重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于覆盖网络的应用层组播研究2.基于AODV的QoS路由优化算法研究3.无线传感器网络拓扑控制机制研究4.无线传感器网络拥塞控制协议研究5.Vague集相似性度量应用6. IP包分类算法研究研究生：窦亮, 周桂森, 王凯, 魏征, 朱振国，余磊指导教师：黄梅根,陶洋,周属衡，王国胤，邓亚平专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2402教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：李祖枢答辩委员会委员：田有先，唐红，甘玲，夏英重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于ZigBee的远程医疗护理系统的研究2.无线传感器网络密钥管理方案研究3.基于VoiceXML的语音位置服务的研究4.基于互询机制的ad-hoc网络节点的信用度5.基于GMPLS的ASON光层路由算法的研究与改良6.无线移动自组网路由协议的研究与优化研究生：龚凌,李钦, 连东洲, 李永强, 苏文莉, 许兆高指导教师：李秉智,邓亚平,葛君伟，陶洋专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2402教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00 答辩委员会主席：李祖枢答辩委员会委员：田有先，唐红，甘玲，夏英重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于JXTA平台的P2P网络安全模型的研究与实现2.基于MVC设计模式的Web开发框架的研究、设计与实现3.基于人脸与语音信息融合的身份识别技术研究4.基于资源管理和任务调度算法网格模拟器设计与研究5.基于组合方式的异常检测系统的研究研究生：彭俊杰, 张晓锋, 周丽芳, 王文斌, 杨晓波指导教师：汪林林,李秉智,李伟生，刘宴兵，杜江专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2402教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：李祖枢答辩委员会委员：田有先，唐红，甘玲，熊安萍重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于数据挖掘的注册表入侵检测技术研究2.无线传感器网络路由算法研究3.基于SIP的V oIP终端适配机制的研究和实现4.移动增值业务研究与开发5.6. 无线TCP VENO在3G网络中的移动性研究研究生：邱雪梅, 王江波,黄斌,王昆，谢声时，赵锐指导教师：赵军, 邓亚平, 李秉智，隆克平，田有先，谢显中专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2415教室答辩时间：2007年6月2日上午8：00～12：00答辩委员会主席：王国胤答辩委员会委员：刘宴兵，曹龙汉，邹永贵，郑继明重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.网格计算下支持预留的光网络资源管理与调度研究2.基于案例推理的电脑取证研究3.数据挖掘在IT基础设施监控系统中维护和决策方面的研究和应用4.基于小波变换的音频特征提取与分类研究5.BGP/MPLS VPN安全性研究6.基于图像技术的岩石微裂隙宽度和粗糙度测量研究研究生：郑环, 黄启伟, 宋应湃, 邢峰, 季毅, 赵芳指导教师：阳小龙, 陈龙, 汪林林，郑继明，邓亚平，王卫星专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2415教室答辩时间：2007年6月2日下午2：00～6：00答辩委员会主席：王国胤答辩委员会委员：曹龙汉，刘宴兵，龙昭华，刘群重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!答辩公告学位论文名称：1.基于SIP协议的V oIP语音质量监测系统2.信息安全风险评估的量化模型研究及实践3.基于“IEC 61784-2”的EPA测试系统研究与开发——致性测试4.基于相对熵的投影聚类算法研究5.下一代光网络中多粒度交换技术的研究研究生：薛中波, 艾明, 汪春华, 高嵩,李培江指导教师：唐红,向宏, 肖琼，夏英，阳小龙专业(学科)：电脑科学与技术院(系、所)：电脑科学与技术学院答辩地点：2415教室答辩时间：2007年6月3日上午8：00～12：00 答辩委员会主席：王国胤答辩委员会委员：曹龙汉，安世全，龙昭华，杜江重庆邮电大学研究生部2007年6月1日欢迎旁听!。

数据挖掘在公安情报分子中的研究与应用

Technology Application技术应用DCW203数字通信世界2021.011 数据挖掘中对不完全归纳理论的概括1.1 数据挖掘中的不完全归纳理论的应用对情报分析的作用所谓不完全归纳推理，就其理论概念来讲，主要是指依据某种事物所具有的部分特征而推断出同类事物所具有的共同属性，从而总结出相应的结论。

举例来讲，当人遭遇触电或者是火灾等活动后，其呈现的身体状态往往是两臂肘部弯曲，从这一特征当中我们就可以总结出来高温导致的，人体死亡状态往往具有着弯曲的两臂肘部特征。

诸如此类，具有着一特点的推理方式，都属于不完全归纳推理。

1.2 数据挖掘中的不完全归纳理论对情报分析的显著特点就其基本原理来看，不完全归纳推理既具有着一定的优势性，也存在着一定的不足之处。

首先其优势在于与完全归纳推理方式的对比，完全归纳推理需要对全部对象特征加以研究分析。

然而，当需要分析的对象数量过大时，使用完全归纳推理这一方式就会具有着极大的局限性，会严重影响公安情报分析活动开展的效率。

而其不足之处则在于不完全归纳推理方式的实行所得出来的结果具有着或然性，也就是说与必然性相对。

因为不完全归纳推理只是立足于某一部分的事物特征来对整体特征加以归纳总结，而两者之间并不是必然联系的关系。

因此，通过不完全归纳推理得出来的这一结论往往会存在着一定的谬误的可能性，那么则可能对公安情报分析活动的开展造成一定的误导。

1.3 不完全归纳对数据挖掘情报分析的意义可以说，不完全归纳推理方式是公安机关及有关工作人员在开展数据挖掘以及情报分析活动当中常用的基本方法之一。

就具体内容来讲，将不完全归纳推理方式应用于公安情报分析活动时主要是借助分析犯罪活动当中的每一处细节显现出来的作案特征来对其进行总结概括，从而不仅可以对犯罪类型加以判别，缩小嫌疑人范围，也可以预防后续犯罪行为的发生。

2 情报学领域面临的问题2.1 资源信息热点全球化互联网信息技术的出现具有着双刃剑的特征，一方面其可以为公安情报分析提供充足的技术支持以及充沛的信息来源。

基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统研究

科技创新
２０１３年第２７期』科技创新与应用
基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统研究
杜芳芳
（３０００）
摘要：数据挖掘作为一种从海量的数据信息之中挖掘知识和情报的技术，为构建和发展企业竞争情报系统提供了新的动力。文章在竞争情报分析系统中，采用投影寻踪文本聚类模型，将高维文本投影到二维空间，再利用Ｋ — ｍｅｎｎｓ划分法聚类。最后给出了基于所选数据挖掘技术的企业竞争情报系统模型。关键词：数据挖掘；投影寻踪；遗传算法；竞争情报系统１总体思路ｘ＝（ｘ，ｘ， …ｘｎｊ，ｙ＝，Ｙ， …ｙｎｊ均为ＩＹＩ维单位向量（即ｌ『ｘＪｌ：１， ¨ ｙ ¨ ＝１），表示的是基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统是一个基于网络技术的集向量空间模型被投影到的两个方向。则ｄｘ，、ｄｙ分别是文本ｄｏｃ在方向成企业现有信息的资源、设备资源、现代管理机制及员工知识于一体的ｘ，ｙ上的投影特征值，ｃｏｓａ表示这两个方向的夹的锐角或直角，由这两有机整体。通过硬件软件的辅助，引入数据挖掘技术等，最终实现一个条单位向量可确定的一个平面Ａ。这样完成了ｍ维的向量空间到一个基于Ｉｎｔｒａｎｅｔ的计算机辅助系统。本文在竞争情报系统中引入数据挖掘平面上的投影。将文本ｄｏｅ。在两个方向的投影特征值（ｄｘ、ｄｙＩ）看成是文技术，同时添入一个竞争隋报预处理系统，该系统对数据采集器收集到本在这个投影平面Ａ上投影点的坐标值，先通过坐标值来判断投影点的数据进行合并、过滤、自动分类，文本预处理等，从而为竞争睛报分析间的距离，再据此对文本聚类。由于两个投影方向不一定是直角坐标，系统更有效率的数据处理提供保障。基于数据挖掘技术的企业竞争情所以在求投影点间欧式距离时应将其转化为直角坐标系中去求。报系统由情报数据收集系统、情报数据预处理系统、竞争情报分析系统第三步：构造投影指标函数。投影寻踪指标构造可以使用Ｌ信息和竞争睛报服务系统构成。散度、Ｆｒｉｅｄｍａｎ－Ｔｕｋｅｙ投影指标、Ｆｒｉｅｄｍａｎ投影指标等方法。由于聚类２各子系统功能及构建分析是对文本集进行合理分类，使类内相关度大而类问相关度小。为２．１情报数据采集系统此，构造目标函数既要考虑文本的类内相关度，又要考虑文本类间相关企业的情报信息通常分为：企业外部信息，包括Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息、报刊度，本文选用了Ｆｒｉｅｄｍａｎ－Ｔｕｋｅｙ投影指标法，将目标函数Ｑ（ａ）定义为类杂志、政府文件等；企业内部信息，如企业生产报告、市场报告、结构化数间距离ｓ（ａ）与类内密度ｄ（ａ）的乘积，即：Ｑ（ａ）＝ｓ（ａ）ｄ（ａ）。ｍ据、人际网络消息等；内外交叉信息。根据信息分类，通过网络蜘蛛自动聚类目标是使得Ｑ（ａ）最大类间距离采用文本集的投影特征值方觚，Ｑ ● 抓取Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息；通过人工方式对纸质信息、企业内部文件等进行采差计算ｌ１集；企业提供的结构化数据直接存人数据库。第四步：优化投影平面。投影寻踪的关键问题是寻找最优的投影平＿ｌ２２情报数据预处理系统面Ａ，使得目标函数Ｑ（ａ）取得最＝大值，于是，寻找最优投影平面的问题转本系统的主要功能是将竞争情报系统数据仓库中的信息进行合化为下面公式所示的优化问题，可用遗传算法进行求解。并、过滤、提取、自动分类，进行初步的筛选、处理，从而为竞争情报分析系统更有效率的数据处理提供保障。在将搜集处理之后的中文文本数据转换为适合数据挖掘的中文文本信息时，需要对中文文本进行分词和特征词的过滤。这样可以使机器识别出文本集中的中文词组，有益于文本的特征表示，并将隐含有较高由于标准遗传算法的交叉、变异、选择等操作一般都是在概率意义文本信息量的特征词保留下来。下随机进行的，虽保证了种群的群体进化性，但一定程度上不可避免的在对文本数据进行挖掘前，通常会先为文本内容找到一种合理的出现退化现象。为提高遗传算法的全局收敛『生和整体算法ｌ生能，本课题表示方法口，本文采用向量空间模型（ＶＳＭ模型）。在计算权值时采用ＴＦ．采用一种改进的遗传算法— 基于实数编码的加速免疫遗传算法。ＩＤＦ方法，由于各个词条的量纲不尽相同或数值范围相差较大，因此，还第五步：综合评价分析。根据最优投影平面，计算反映各评价指标需要进行规一化处理。如果仅使用ＴＦ．ＩＤＦ来计算特征词的权重，忽略综合信息的投影特征值ｄｘ。、ｄｙ０＝１， …，ｎ１，用它们表示文本的特征，根据了特征词在文本中所处位置和特征词长度这两个重要的信息。那么此差异水平对文本集综合分析，得出聚类结果。通过上面介绍的投影寻踪方法计算的权重并不能准确反映特征词在文章中的重要程度。因此本技术将高维的文本向量空间模型降低到一个二维平面，文本投影点有文在确定每个特征词的权值时采用改进的ＴＬＩＤＦ公式，考虑特征词的了较好的聚类效果。但是机器却不能识别文本到底被聚成了几类。因此位置、长度、包含信息。需要在二维的投影空间上继续使用相关聚类算法将文本进行聚类。由２－３竞争情报分析系统于通过降维处理后，可以在这最优投影平面上识别出文本集中到底包数据经过预处理，为数据挖掘的实现准备了良好的数据环境，开展含了几个文本类，再采用简单的Ｋ－ｍｅａｎｓ划分法对文本聚类即可。数据挖掘的条件就己经成熟。２．４情报服务系统本文在进行数据挖掘时，首先应用投影寻踪技术对文本进行特征将处理后的情报信息向用户展示，并提供了多种服务。分类隋报实降维，将高维文本投影到二维空间，再对已经投影到低维空间的文本集时浏览是情报服务最基本的功能；海量的情报信息需要提供全文检索采用简单Ｋ－ｍｅａｎｓ法聚类，从而实现对采集的企业信息数据的聚类。服务的接口，通过用户提交的关键字和相关信息及时反馈给用户最相在投影寻踪模型中一般是将高维空间投影到一维至三维空间中关的检索结果；提供一个情报用户和竞争情报人员的互动平台。通过情去。因为投影到一维至三维上才可以得到较为直观的实验结果。究竟将报分析子系统中情报分类分析技术，可以籽隋报按构成要素分为所需文本向量投影到几维空间才较为恰当，是值得我们考虑的一个问题。因的几类，服务子系统将为用户提供分层次、分权限、分级别的情报。为不仅需要考虑文本聚类效果，还需要考虑算法的时间、空间复杂度。３结束语般隋况下，利用投影寻踪模型都是将ｍ维的向量空间投影到一个一报系统的指导原则，针对现有的企业竞维的向量上去，即线性投影。但是，高维的文本向量投影到—个一维空争情报系统存在着分析功能不全面、适用范围较小、更新不方便等缺间后，太多的文本特征信息将丢失，影响聚类效果。因此，本课题选择了陷，在系统中使用数据挖掘技术，充分实现其分析功能，为企业决策服将多维的文本向量利用投影寻踪模型投影到二维平面，以期保留更多务。这是一种新的尝试与探索，尽管有一定的理论基础，但仍然有待进的文本信息，实现更好的聚类效果。步的深化与验证，进行不断的补充与完善。将多维文本向量投影到二维平面上的步骤如下：参考文献第一步：计算特征词矩阵。每—个文本ｄｏｃ，生成—个ｍ维特征向量［１１］陈小芳．基

军事战略中的情报分析技术研究

军事战略中的情报分析技术研究第一章：引言情报分析技术是军事战略中至关重要的一环。

在现代战争中，情报获取和分析已经成为任何行动的必要前提。

军事情报工作主要是针对敌情展开的，而情报分析技术则可以非常有效地帮助军方预测敌方未来可能采取的行动。

本文将探讨情报分析技术在军事战略中的应用以及当前国内外的研究现状。

第二章：情报获取情报获取是军事情报工作中最基础的环节。

通过各种手段，如人脉、卫星、无人机、间谍、网络等，获取情报信息。

不同来源的情报信息获取方式各不相同，需要采取不同的分析方式。

同时，情报获取往往需要权衡所需的成本和可能的风险。

第三章：情报分析技术分类情报分析技术可分为手动分析和自动分析两种。

手动分析需要依赖专业情报分析人员，对信息进行筛选、分类、整理、比对等。

自动分析采用计算机技术，通过文本挖掘、数据挖掘等技术对大量信息进行筛选、归纳、分类，以便情报分析人员进行最后的决策。

第四章：情报分析技术应用在军事战略中，情报分析技术的应用范围非常广泛。

以下列举几种典型的应用场景：一、军事部署分析军事部署分析是以各种情报收集为基础，结合地形、地理、气候等因素，分析敌方部队的部署情况以及可能采取的进攻或防守行动。

二、敌军意图分析敌军意图分析主要是根据各种情报信息，推测敌方下一步可能会采取的行动、制定战略目标等，以便对其破解并进行有效的反制。

三、情报侦查与威慑情报侦查是通过各种方式获取对方军情的情报，从而为相关部门提供参考。

威慑则是通过展示军事实力、加强安保力度等方式来迫使对方放弃敌对行动。

第五章：情报分析技术研究现状目前，国内外对情报分析技术的研究具有一定的领先性。

主要研究方向包括人工智能、机器学习、自然语言处理等方面。

其中，自然语言处理技术是很多情报分析领域的基础，它可以对大量自然语言信息进行迅速、准确的分类和筛选。

第六章：结论在现代战争中，情报分析技术扮演着至关重要的角色。

掌握一定的情报分析技术，可以预测敌方行动，从而制定针对性的战略，提高胜利的机率。

军事情报分析的信息挖掘技术研究

军事情报分析的信息挖掘技术研究军事情报一直是军事领域的重要组成部分，通过对敌情、地形、气象等方面信息的汇集和分析，可以为军事决策提供重要的参考依据。

而信息挖掘技术，则是在大数据时代下，对军事情报分析带来了全新的方法和思路。

一、信息挖掘技术在军事情报分析中的应用信息挖掘技术是通过对数据集的分析和解释，发现其中的模式和规律，再将这些模式和规律应用于未来的预测和决策中。

在军事情报分析中，信息挖掘技术可以用于以下方面：1. 加强对敌情的了解：军事情报分析中最重要的任务就是深入了解敌情，这样才能做出最好的战术和战略决策。

在这个过程中，信息挖掘技术可以通过对特定领域内的大量数据进行分析和比对，发现其中的规律和异常，进而推断出敌方的战略意图和行动计划。

2. 对实时情报的预测和判断：在现代战争中，时效性是决定胜负的重要因素之一。

信息挖掘技术可以通过对实时情报数据的分析和比对，发现其中的重要信息，进而做出及时判断和预测，从而快速做出反应并采取相应措施。

3. 对目标的定位和追踪：在军事行动中，确定目标的位置和追踪目标的动向是非常重要的。

信息挖掘技术可以通过对地理信息、卫星图像、通讯数据等多种来源的数据进行分析和比对，进而确定目标的位置和动向，从而为军事行动提供重要的指导。

二、典型的信息挖掘技术在军事情报分析中的应用案例1. 文本挖掘技术文本挖掘技术可以挖掘出文本中的关键信息，比如命名实体、事件关系、主题倾向等。

在军事情报分析中，文本挖掘技术可以通过对大量的文献、情报报告和新闻报道进行分析和比对，发现其中的关键信息。

例如，通过对两个国家的媒体报道进行比对，可以分析出该国经济、军事和外交方面的重点关注点，进而判断该国的战略意图。

2. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以通过对大量的数据集进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。

在军事情报分析中，数据挖掘技术可以通过对敌方的通讯数据、人员轨迹等多种数据进行分析和比对，发现其中的异常和规律，进而推断出敌方的军事意图。

图书情报学中的知识图谱构建和数据挖掘方法

图书情报学中的知识图谱构建和数据挖掘方法知识图谱构建与数据挖掘在图书情报学中的应用概述图书情报学是研究图书与情报资源的获取、组织与利用的学科领域。

随着数字技术的发展，图书情报学逐渐与知识图谱构建和数据挖掘等新兴技术相结合，为图书情报服务提供了全新的思路和方法。

本文将重点介绍知识图谱构建和数据挖掘在图书情报学中的应用。

知识图谱构建方法知识图谱是一种以图的形式表达和存储知识的结构化数据模型。

在图书情报学中，知识图谱的构建是将图书、作者、出版社、关键词等信息进行链接和整合，形成一个丰富的知识网络，方便用户搜索和获取相关信息。

知识图谱的构建方法包括以下几个步骤：1. 实体识别与抽取：首先，需要从图书信息中识别出各种实体，如图书名称、作者、出版社等。

可以使用自然语言处理技术，通过词法分析、句法分析等方法进行实体的识别和抽取。

2. 实体链接：将识别出的实体与已有的知识库中的实体进行链接，建立实体之间的关系。

可以使用实体消歧等算法来进行实体链接，确保不同来源的实体能够正确地链接在一起。

3. 属性提取与建模：对于每个实体，需要提取其属性值，并建立属性之间的关系。

例如，对于图书实体，可以提取出出版日期、ISBN号、作者等属性，并通过属性的关系构建图书实体的属性模型。

4. 关系建模与链接：建立实体之间的关系，并通过关系的链接形成一个知识图谱。

例如，可以建立作者与所写图书之间的关系，用户与借阅的图书之间的关系等。

数据挖掘方法数据挖掘是通过自动或半自动的方法从大量数据中发现未知的模式、关联规则和趋势。

在图书情报学中，数据挖掘方法可以应用于对图书情报数据的分析和处理，挖掘潜在的信息和知识。

以下是一些常见的数据挖掘方法：1. 关联规则挖掘：通过分析图书情报数据中的关联规则，挖掘出不同实体之间的关联关系。

例如，可以挖掘图书与作者之间的关联规则，发现哪些作者写了哪些图书。

2. 聚类分析：通过对图书情报数据进行聚类分析，将相似的图书归为一类。