基于遗传算法的企业竞争情报智能采集[开题报告]

3.0 文小白 2023-11-09 14 0 27KB 6 页 10文币

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开题报告

信息管理与信息系统

基于遗传算法的企业竞争情报智能采集

一、选题的背景、意义

1选题的背景

近年来信息技术的迅速发展，尤其是国际信息互联网络的出现和广泛应用，加快了信

息的传递速度和企业的兼并与合作，市场竞争日趋激烈，客观上对情报研究分析快速反应

能力提出更高的要求。20 世纪 80 年代，人们就开始把竞争情报作为一门学科进行研究，并

把研究成果应用到各行各业的竞争实践中去。特别是在西方国家中，不管是政府还是企业

都把竞争情报工作提到一个新的高度，在其信息化进程中占有重要的地位。

[11]西方经济发达

国家早就对竞争情报的理论、方法以及竞争情报系统的建立等方面进行了较为深入的研究。

目前 SCIP 已拥有来自 60 多个国家的会员近 2万人，其中有工商界、信息咨询服务和教育界

的高级管理人员、企业家、教授、高层次专业研究人员和政府官员等。据不完全统计，目前国

外已有 65 所大学开设了竞争情报、工商情报或竞争战略等相关方向的学士至博士课程教育。

80 年代初，竞争情报概念被引入中国。1994 年1月，中国科技情报学会情报研究开始

对竞争情报进行有组织和相对正规化的研究和应用。由于我国对竞争情报的研究活动开展

得比较迟且对开展竞争情报活动的意义宣传不足，目前我国企业在开发和使用竞争情报系

统上还处于初级阶段。从实践的角度来看，长虹、海尔、红桃 K、上汽、宝钢等知名企业也成

立了自己的竞争性情报机构，通过各种手段收集分析竞争对手乃至竞争环境的情报信息，

为企业的迅速成长提供了有力的情报信息保障。

随着经济活动日益国际化，竞争情报在其过程中发挥着越来越重要的作用，人们也越

来越多地利用 Internet 开展竞争情报活动，许多 Web 页面作为有价值的情报被情报用户收

集起来，[1]在商业环境中确定竞争者项目和策略的重要性受到了广泛的关注，而成功往往

是基于对检测条件的反应能力。

[2]对于身处激烈市场环境中的企业来说,很有必要对竞争情报

（即信息）进行有效的搜集、整理和研究,从中分析竞争环境、明确竞争目标、实时监控竞争

对手动态、掌握产业总体发展状况、及时发现可能的市场预警、制定竞争策略等,使企业能够

在第一时间做出应变,为其提供坚实的战略支持及决策建议,从而进一步增强企业的竞争力。

2意义

竞争情报主要为企业本身而服务。其表现为资本、技术、人才、政策等市场环境。充分掌

握全球竞争态势以及影响竞争情报发展的相关因素，竞争情报活动的开展能够在一定程度

上发挥这种功能。因此，建立与完善竞争情报的理论与方法具有重要意义。主要体现在以下

几个方面：

（1）开展竞争情报活动有助于提升企业整体竞争力

竞争情报活动的开展有利于发挥竞争情报在把握企业发展动态、了解企业竞争对手、识

别企业相关风险、等方面的作用，从而为提高企业结构层次、促进企业结构升级、加快企业

技术创新步伐、指导企业健康稳定发展，并为最终企业整体竞争力的提升而服务。

（2）开展产业竞争情报活动能为企业内部的相关企业提供决策支持

企业是产业竞争的主体与基本单元。企业竞争情报研究在一定程度上包容了有关企业

所具有的共同特征，这些企业生产和提供同类的或者具有替代关系的产品或者服务，在生

产工艺、技术水平、产品特性、销售渠道、价格定位、售后服务等方面都具有很强的相似性。因

此，企业竞争情报可用于指导企业的生产经营等决策活动。

（3）开展企业竞争情报活动有助于促进资源要素的合理配置企业

竞争情报主要是从产业发展的整体角度出发，关注于相关资源获取的难易程度，这有

助于实现各种资源要素的合理配置，包括自然资源、技术资源、资金资源、人力资源等诸多

方面，实现跨产业、跨部门、跨区域的资源共享机制，提升要素资源的开发使用效率，这对

于指导优势生产要素资源的扩张、劣势短缺资源的弥补，进而促进国际范围内资源的合理

配置具有重要意义。

二、研究的主要内容和拟解决的问题

1研究内容

竞争情报过程是竞争情报工作者根据情报用户的需求采集、加工、分析、生产与传播竞

争情报的过程。在现代竞争情报采集过程中，需要对竞争情报进行评价，情报源的合理选

择与会影响情报采集的质量。

[12]在面对大量的数据信息源中，如何进行有效地情报采集工作

也是一个研究热点和难点。所以本课题研究的主要内容就针对这些问题而展开：在企业竞

争情报以及智能采集相关知识的熟悉的基础上，提出了数据挖掘技术。数据挖掘是一个从

大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的过程。[3]同时从应用的需求性

与技术的可行性等角度出发，根据网络环境下企业竞争情报系统的特点，对企业的竞争情

报特点分析和企业竞争情报研究现状分析进行了相应的分析，同时结合这些信息构建数据

挖掘中遗传算法的适应度函数，确定进行种群优化的信息匹配算子、信息优化算子、信息选

择算子，最后通过的不断地迭代从而实现最优种群即竞争情报。本课题对企业竞争情报系

统体系做出了一点改进，让企业竞争情报的智能采集基于以上而内容实现。

2拟解决的关键问题

（1）遗传算法的编码及适应度函数的确定

遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是基于进化论中自然选择机制的、并行的、统计的随机

化搜索方法。[4]遣传算法是模拟生物进化过程的算法,由3个算子组成,即:繁殖(选择);交叉(重

组);变异(突变). [5]该算法具有很强的随机性、鲁棒性和隐含并行性，能快速、有效地进行全

局搜索，是处理大规模数据的有效方法。遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把

它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。遗传算法在实际应用中需

要根据不同情况将具体情况转化成遗传学上的染色体。这个过程只是该算法应用的开端，

但是编码设计的好坏关系到竞争情报采集的优劣。

本课题的适应度函数主要是根据相关关键词在主题、文档所出现的频度，以及该关键

词所在信息发布时间的先后来确定该信息是否具有有价值的情报，并在此基础上进行遗传

选择形成新一代种群。同时，通过不断的选择、交叉、变异等操作产生最优的种群，从而形

成智能采集的情报。简单遗传算法在任何情况下都是不收敛的,即不能搜索到全局最优解；

另外早熟问题也是遗传算法中不可忽视的现象。但可以通过动态确定变异概率改进交叉算

子等方法来改进遗传算法，避免局部最优现象。由于遗传算法中，适应度函数要比较排序

并在此基础上计算选择概率，所以适应度函数的值要取正值.由此可见，在不少场合，将目

标函数映射成求最大值形式且函数值非负的适应度函数是必要的。在具体应用中，适应度

函数的设计要结合求解问题本身的要求而定。从理论上讲，为了模拟系统，这需要清晰地

了解精确的数学投入产出关系。[6]适应度函数设计直接影响到遗传算法的性能。

在现实条件中，适应度函数、匹配算子、初始种群等等，难以找到合适的点。有时还需

要根据曾经的经验来设定，对于没有经验的人来说是比较困难的。遇到具体的情况，还需

要改进遗传算法以适应当前的问题。遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息

仅用评估函数来评估个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据。

（2）企业竞争情报的智能采集。

企业竞争情报智能采集过程包括信息收集、数据处理、智能采集以及服务四个部分，其

中智能采集是整个竞争情报采集的核心部分，主要目的是如何在浩瀚的信息中智能地整合

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摘要：

开题报告信息管理与信息系统基于遗传算法的企业竞争情报智能采集一、选题的背景、意义1选题的背景近年来信息技术的迅速发展，尤其是国际信息互联网络的出现和广泛应用，加快了信息的传递速度和企业的兼并与合作，市场竞争日趋激烈，客观上对情报研究分析快速反应能力提出更高的要求。20世纪80年代，人们就开始把竞争情报作为一门学科进行研究，并把研究成果应用到各行各业的竞争实践中去。特别是在西方国家中，不管是政府还是企业都把竞争情报工作提到一个新的高度，在其信息化进程中占有重要的地位。[11]西方经济发达国家早就对竞争情报的理论、方法以及竞争情报系统的建立等方面进行了较为深入的研究。目前SCIP已拥有来自60多个...

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