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1、自动分类技术在企业竞争情报系统中的应用自动分类技术在企业竞争情报系统中的应用白广慧连浩许洪波程学旗(中国网通集团研究院,北京100036)(中国科学院研究生院,北京100039)(中国科学院计算技术研究所,北京100080)摘要论文介绍了基于支持向量机(SVM)方法的自动分类技术,以及该项技术在企业竞争情报系统中实现情报资料自动分类的应用,通过对测试结果的评估表明,这种基于统计学习原理的自动分类方法能够达到较好的效果,实现企业情报资料智能化预处理功能.关键词数据挖掘情报自动分类支持向量机文章编号1002—8331一(2005)18—0212—03文献标识码
2、A中图分类号TP2AutomaticCategorizationTechnologyandItsApplicationsinEnterpriseCompetitiveIntelligenceSystemsBaiGuanghui?LianHaoXuHongbo~ChengXueqP(ChinaNetcomGroupLabs,Beijing100036)(GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences,Beijing100039)(InstituteofComputingTechnologyoftheChineseAca
3、demyofSciences,Beijing100080)Abstract:ThispaperintroducesanautomaticcategorizationtechnologybasedonSupportVectorMachine(SVM),anditsapplicationsinenterprisecompetitiveintelligencesystems.TheSVMmethodbasedontheStatisticalLearningtheoryshowsgoodresultincategorizationtests,andplayskey
4、functioninenterprisecompetitiveinformationprocessing.Keywords:datamining,automaticcategorization,SupportVectorMachine(SVM)1背景简介建立企业竞争情报系统是提升企业竞争力的一个重要环节.统计表明,美国90%的公司均拥有自己的竞争情报机构;全球500强企业中,几乎所有企业都设有专门的情报部门.在构建企业竞争情报系统的过程中,面临着处理海量非结构化信息的难题.通过网络机器人从互联网上收集的原始资料,加上通过咨询机构各种渠道获取的信息资料,每天
5、接收的数量非常大,上千篇,甚至上万篇.对于这些资料信息,需要进行的一项重要工作就是进行情报分类,以便情报人员进行后续的情报加工处理工作.对于海量的情报资源,如果依靠人工进行分类处理,不但需要耗费很大的人力资源,而且时效性不能满足企业的实际需要.在竞争情报系统实施过程中,可以采用自动分类技术对情报资料进行分类,分类准确率能够达到实用化要求,并高效地节省了人力资源.我们在竞争情报资料的自动分类实现中,综合运用了基于关键词过滤的规则方法和基于支持向量机的统计学习方法.本文重点介绍支持向量机的自动分类技术,并对它的分类效果进行评估.2自动分类技术的实现自动分类是指
6、利用计算机根据文献内容进行类别划分的功能.理想的自动分类要分三步进行:(1)定义特定系统的特定分类体系;(2)根据分类体系的定义,为每个类别选择一定数量的样本文章,训练计算机,得到分类模版;(3)将这个模版交给网络采集工具,在采集的同时根据模版对所采信息进行基于内容的分类,即利用计算机分析待分类对象中的特征,然后将其与各种类别中的对象所具有的特征进行比较再将对象划归特征最接近的类别的过程.自动分类的常用方法可分为如下三类:(1)基于词的分类技术:文本自动处理是以概念为基本单元,而词是概念的基本组成部分,是信息的载体,因此这种方法是根据那些代表文章主题内容的
7、词汇对文章进行类别判定的一种方法.(2)基于知识的分类技术:这种基于知识的文本自动分类方法,主要依赖于一个明确的知识库,知识的表示方法主要有规则库,语义模型或格框架等.基于知识的分类技术的显着特点是需要手工建造知识库,且建造的知识库领域性极强,移植困难.(3)基于信息的分类技术:基于信息的分类技术是一种介于词的技术和基于知识的技术之间的方法,该方法对上下文敏作者简介:白广慧(1976一),女,工程师,研究方向:计算机及应用,网络安全.连浩,女,研究生,研究方向:中文处理,网络安全.许洪波,男,助理研究员,软件室信息分析组组长,研究方向:大规模内容计算,文本
8、挖掘和信息分析,文本分类和聚类等.程学旗,男,研究员,室主任,研究
