基于遗传算法的企业竞争情报智能采集[开题报告].doc

1、（2011届）本科毕业论文（设计）开题报告题目基于遗传算法的企业竞争情报智能采集学院专业信息管理与信息系统班级学号姓名指导教师开题日期一、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

2、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

3、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

4、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

5、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

6、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

7、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GENETICALGORITHM,GA是基于进化论中自然选择机制的、并行的、统计的随机化

8、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

9、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

10、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采集企业所需要的情报，从而服务于客户。智能采集是本课题的主要目标所在，应用遗传算法，就是为了更好地采集竞争情报7它有别

11、于通常的情报收集,重在竞争情报的智能分析和知识提炼过程。8竞争情报系统需要向用户提供面向主题的数据挖掘及深层的数据分析,要实现这些功能,就要将竞争情报系统建立在数据挖掘技术基础上。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，10将遗传算法这种数据挖掘技术应用到企业竞争情报采集中的问题在于如何将情报采集的具体状况转为可解决的数学模型。另外，对数量庞大的结构化、半结构化甚至非结构化的数字信息进行分类、处理和分析，从中得到企业需要的情报，是当前竞争情报采集所需要解决难题。传统的竞争情报系统是建立在企业信息管理系统之上的,如MRP/MRP,内部数据主要源自企业数据库,数据格式比较规整,容易处理,因此,数据分析

12、处理也就显得较为简单,所提供的数据分析也只能停留在OLAP这种浅层的数据挖掘层面。9数据挖掘对数据要求比较高,数据挖掘可以从海量的数字信息中挖掘知识和情报的技术，因此要在原有竞争情报系统基础上加强对数据的处理,以满足数据挖掘的要求，实现竞争情报的智能采集模式，这也是当代社会企业取得有价值的信息所必须采取的措施之一。三、研究的方法，研究的难点、预期达到的目标1研究方法（1）文献研究法。在整个毕业设计的过程中，对文献的利用主要是基于文献研究法。首先，在导师的指导下。通过对竞争情报及其现状的探讨，确定了本论文的课题。其次，对整个设计过程和进度作出计划。然后，通过在图书馆，网络资源中搜索相关的文献资源

13、，并进行鉴别、整理和研读，形成对该研究课题的客观认识，并在此基础上产生自己的想法和认识。（2）定量分析方法。在本课题的的设计过程中，阅读了大量的文献资料和论文，对相应的遗传算法及其应用有了一定的了解和认知。对某些具体难解的问题，在导师的指导下，有了更深层的了解与掌握。通过自己的思考与联系，对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其有关数值。2研究难点本论文研究的难点在于，在遗传算法的实际应用中，如何通过竞争情报中的信息设计编码方法，确定信息匹配算子，适应度函数，以及信息优化的变异算子等，同时避免遗传算法带来的局部最优现象。遗传

14、算法的优势在于优化信息，从而实现竞争情报的智能采集，这也是针对当今社会如何从浩瀚的信息中提取有价值的信息并尽快做出反应这种现象的一种解决方法。3预期目标本课题预计达到的目标在于，通过遗传算法的学习，并结合现代企业竞争情报采集的的要求，确定相应的适应度函数及其相关算子，同时给出相应的模型，实现企业的竞争情报采集智能化，使得获取的竞争情报更加符合现代企业所需，提高企业的竞争力，为企业赢得行业竞争中的先机。四、论文详细工作进度和安排第七学期第10周至第12周文献检索和资料收集。第七学期第13周至第15周完成文献综述、开题报告和外文翻译工作。第七学期第16周至第19周遗传算法与数据挖掘的相关知识的学习

15、和智能采集模型构建。第八学期第01周至第03周完成论文初稿。第八学期第4周至第9周学生进入实习单位进行毕业实习，同时完善毕业论文，完成二稿、三稿，直到论文定稿。第八学期第10周至第八学期第12周准备答辩材料。论文提交给指导老师审阅、评阅老师评阅。五、主要参考文献1陈小芳基于数据挖掘的企业竞争情报系统应用研究D20082TERRILRITTENBURG,SEANRVALENTINE,JAMESBFAIRCLOTHANETHICALDECISIONMAKINGFRAMEWORKFORCOMPETITORINTELLIGENCEGATHERINGJOURNALOFBUSINESSETHICS2007

16、70235245,DOI101007/S10551006910833刘正红基于兴趣度的关联规则挖掘算法研究D东北师范大学,20094夏玲玲基于遗传算法的图像识别D20085刘建华,王勇,洪月好遗传算法编码设计及其在数据挖掘中的应用J上海电力学院学报,2005,2132442486NADERNARIMANZADEHANDJAMALIALIHYBRIDGENETICALGORITHMANDGMDHSYSTEMGCONWUBOLUEDHYBRIDSELFORGANIZINGMODELINGSYSTEMS,SCI211,PP991387朱绍军基于WEB信息挖掘的企业竞争情报系统的研究D20098胡凤,张玉峰企业竞争情报智能采集研究J情报杂志,2008,19蒲群莹基于数据挖掘的竞争情报系统模型J情报杂志,2005,24110梁颖殷数据挖掘与竞争情报在商业领域的应用J情报探索,2009,“411陈龙基于WEB信息抽取的企业竞争情报系统研究D200712张玉峰,部先永,王翠波等基于数据挖掘的企业竞争情报智能采集策略研究采集信息源的分析、选择与集成策略J情报学报,2009,281