基于知识情境的企业竞争情报多维挖掘研究

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1、基于知识情境的企业竞争情报多维挖掘研究［摘要］企业竞争情报总是蕴涵在多维数据环境中，需要对其采取多维挖掘手段。试图从利用知识情境辅助企业竞争情报多维挖掘入手，深入剖析知情境在企业竞争情报挖掘过程中起到的关联激活、目标约束、结果评估等作用，并提出应用知识情境库，实施多维关联规则过滤和隐性关联架构策略实现企业竞争情报多维挖掘。［关键词］知识情境竞争情报多维数据挖掘［分类号］G350在高强度竞争中，企业需要对所处的生存环境高度关注，从宏观政策环境、市场需求动向和竞争对手情报等海量信息中提取价值情报，从而快速应

2、对市场变化。竞争情报在企业经营中的作用主要表现在战略导向、风险预警、决策支持、参照学习等方面。竞争情报获取的目的是要从已经存在的企业发展相关信息资源中，剖析出有价值的信息或知识，从而支持企业发展、规避风险。但是，如今企业数据环境愈来愈复杂，信息来源庞杂、质量良莠不齐，真正的价值情报被埋没，使竞争情报的获取愈来愈困难，这就需要进行竞争情报的深度挖掘。1企业竞争情报挖掘竞争情报是关于竞争环境、竞争对手、竞争态势和竞争策略的知识信息和相关研宄。从本质上讲，竞争情报实质上就是企业竞争相关的数据信息经由智力加工的

3、知识产品，其具有多重知识属性，除了整体性、时序性、动态性、实效性、完备性、连续性等之外，还包括多维性。这主要表现在竞争情报收集对象的复杂多维性，包括企业的所有者、政府、供应者、企业本身、合作者、互补者、顾客、替代者和竞争者等。而且，任何组织其外围一般环境包括经济、政治、社会和技术，这也使得竞争情报的挖掘环境至少包含此四大维度。这些均决定了竞争情报在形式上、内容上具有多维特质，呈现多维结构与状态。蕴涵在多维数据环境中的竞争情报，由于其存在范围、表现形式、保持状态、内容层面等所具有的多维性，因此，只有利用多

4、维的、交叉比较的数据挖掘方式，才能达到高效的获取结果。同时，知识的冰山结构也决定了大部分竞争情报具有隐形特征，要充分展开基于人类认知的深层挖掘，才可获取更多的价值情报。现如今可以通过多种方式进行竞争情报的多维挖掘，为决策提供可参考的统计数据。然而，其获得的竞争情报只是一般意义上的决策参考数据，往往需要使用者投入更多智力因素，因此不仅增加了人们处理竞争性报的认知负担，而且不易挖掘出更有价值的、隐含在海量数据中的重要竞争情报。任何一个（组）数据，都具有多样化的属性组合，同时也受到其它相关数据的多重影响。因此

5、，在数据仓库中，对于某一个相对静止的数据而言，影响其存在的周围数据环境却是动态变化的。那么，要想获取更为深刻的竞争情报，必须对数据仓库进行整体、系统的分析，而不能仅仅局限在某几个属性或是某几组数据上。这就需要将挖掘的着眼点放在对数据关联的充分利用上。然而，如今的多维数据挖掘主要是建立在预先设定好的关联规则上，很难利用隐含规则挖掘深层的价值情报。竞争情报既然在不同数据环境中的多种影响因素（包括内在因素和外在因素）作用下，有不同的内在变化和外在表现，甚至会发生本质上的转变和异化。随着竞争情报相关的信息资源在

6、数量与类型上与日俱增，其挖掘途径必然会向着整体化概念框架发展。也就是说，需要在一个能够全面反映竞争情报多面属性及多价值层面的空间展幵有效挖掘，而要实施如此深层次的挖掘必须要强调竞争情报的环境特性，即强调知识情境在竞争情报多维数据挖掘中的主导地位。2知识情境企业竞争情报的价值体现及获取过程必然处在一种独特的数据环境和知识情境之中。知识情境一般被认为是一种难以获取、不易把握与利用的知识空间结构，属于一种对特定情形解释的限制性因素。情境最大的特点就是能够消除意义模棱两可的情况，在决定任务相关性方面起到很大的作

7、用。情境大体上可以分为内部情境（internalcontext）和外部情境（externalcontext）o内部情境描述的是人们的状态，包括工作情境（如现时计划和他们的状况等）、个人活动（如人们经历的通过外部事件内在化而形成的事件）、通信情境（如人们之间通讯的状态）以及人们的情绪等。外部情境描述的是环境的状态，包括地点、同其他对象（人和设备）在时空上的关联以及时间情境等。因此，知识情境展现的是一个具有整体控制特性的多维空间，对竞争情报挖掘具有重要影响和意义。企业竞争情报获取的知识情境可以说是一个语义环

8、境信息的集合，而这种语义环境信息具有使实体的内部特点或操作以及处于某一特定环境的外部关联特征化的能力。知识情境在企业竞争情报多维挖掘中的作用主要体现在数据关联激活、挖掘目标约束和挖掘结果评估等方面。2.1数据关联激活数据关联结构的明确与否是深度挖掘的根本。无论是单维挖掘还是多维挖掘，其挖掘切入点都是建立在不同属性、不同维度的关联之上。数据关联反映了客观世界不同事物之间的特定联系。很多数据关联显而易见，但是大多数数据关联都是隐含在特定的数据语