基于改进K-Means算法的企业竞争情报研究——以社会网络分析为方法

发布时间：2018-02-04 02:44

  本文关键词： 竞争情报 k-means算法 中间中心度分析 凝聚子群分析　出处：《情报科学》2017年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：【目的/意义】为了提高企业在市场的竞争力,企业应尽量获取更多的企业竞争情报。【方法/过程】以当前笔记本电脑市场为例,基于改进的、可高效准确划分类簇的K-means聚类分析算法,对企业的市场竞争情况做社会网络分析。论文通过建立各企业间的竞争力相关矩阵构建竞争网络,并进行中间中心度分析和凝聚子群分析。【结果/结论】可以得到企业在竞争市场中的战略地位,以及其它企业产品在竞争市场中的情况,使企业具有更高的竞争情报获取和分析能力。
[Abstract]:[objective / significance] in order to improve the competitiveness of enterprises in the market, enterprises should try to obtain more competitive information. [method / process] take the current notebook computer market as an example, based on the improved. K-means clustering analysis algorithm, which can efficiently and accurately divide clusters, makes social network analysis on the market competition of enterprises. This paper constructs competitive network by establishing the competitiveness correlation matrix among enterprises. The intermediate centrality analysis and condensed subgroup analysis are carried out. [results / conclusions] the strategic position of enterprises in the competitive market and the situation of other enterprise products in the competitive market can be obtained. Make the enterprise have higher competitive intelligence acquisition and analysis ability.
【作者单位】： 山东科技大学;
【分类号】：F271;G350
【正文快照】： 1引言数据挖掘和大数据分析处理等技术的迅猛发展,给商业活动带来了新的活力和冲击,竞争情报(Competitive Intelli-gence,CI)变得尤为重要,精确的情报分析已成为企业管理者在企业竞争活动中的首要任务。社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是对社会网络中行为者之间的

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本文编号：1489089