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第一章 知识经济时代的竞争情报1

一、知识经济促进竞争情报的崛起1

（一）竞争情报的崛起2

（二）知识经济下的现代竞争情报9

二、竞争情报研究的基本内容10

（一）竞争情报的功能和作用12

（二）竞争情报生命周期16

（三）竞争情报研究的重点领域18

三、竞争情报采集21

（一）竞争情报采集现状及存在的问题21

（二）竞争情报采集的基本方法23

（三）竞争情报智能采集26

四、竞争情报挖掘26

（一）竞争情报挖掘概述26

（二）数据挖掘技术在竞争情报挖掘中的应用27

第二章 数据挖掘30

一、数据挖掘概述30

（一）数据挖掘及研究现状30

（二）数据挖掘智能化进展32

二、数据挖掘的主要方法与技术33

（一）概念分析34

（二）关联分析34

（三）分类分析39

（四）聚类分析42

（五）其他分析45

三、数据挖掘智能化关键技术48

（一）文本挖掘48

（二）本体学习49

（三）语义分析62

（四）语义推理63

（五）智能检索与智能搜索66

四、数据挖掘常用软件工具74

（一）Enterprise Miner75

（二）Intelligent Miner76

（三）Clementine77

（四）MineSet78

（五）DBMiner79

第三章 企业竞争情报挖掘模型80

一、企业竞争情报挖掘的基本模型80

二、基于本体的语义挖掘模型82

（一）本体知识库83

（二）企业竞争情报领域本体的构建84

（三）语义知识挖掘88

（四）模型分析89

三、基于Agent的分布挖掘模型90

（一）Agent技术90

（二）情报采集流程90

（三）智能挖掘模型91

（四）系统性能分析95

四、基于知识情境的多维挖掘模型96

（一）知识情境96

（二）多维知识情境库98

（三）企业竞争情报多维挖掘策略98

（四）企业竞争情报多维挖掘模型100

五、面向业务流程的挖掘模型101

（一）业务流程中的竞争情报101

（二）流程知识的获取方法102

（三）基于知识发现的流程挖掘模型104

（四）基于知识发现的流程挖掘系统110

第四章 企业竞争情报挖掘流程113

一、竞争情报需求识别114

（一）竞争情报需求识别过程114

（二）传统需求识别方法115

（三）现代需求识别方法116

（四）竞争情报需求的表示方法117

二、竞争情报收集与整合121

（一）企业竞争情报的信息源121

（二）数据选择124

（三）数据预处理125

（四）准备建模数据集133

三、挖掘模型的构建136

（一）建立初始数据挖掘模型136

（二）检测初始数据挖掘模型136

（三）改进数据挖掘模型137

（四）评价数据挖掘模型137

四、建模策略方法及实现139

五、挖掘结果的处理140

第五章 企业竞争情报挖掘策略142

一、基于信息内容的挖掘策略142

（一）基于文本语义分类的信息内容挖掘143

（二）面向主题的信息内容挖掘144

二、基于信息结构关联的挖掘策略147

（一）Web结构挖掘步骤148

（二）基于Web结构挖掘的动态竞争情报获取方法150

三、基于信息行为的挖掘策略151

（一）面向信息发布者行为的挖掘策略152

（二）面向信息使用者行为的挖掘策略153

四、基于Deep Web的挖掘策略153

（一）Deep Web信息采集中存在的障碍分析153

（二）面向Deep Web的知识搜索与提取158

五、基于人际情报网络的挖掘策略160

（一）企业人际网络及其对竞争情报获取的作用161

（二）企业人际网络的挖掘流程164

（三）基于人际网络挖掘的竞争情报获取方法166

第六章 企业竞争情报挖掘技术169

一、企业竞争情报语义聚类挖掘169

（一）基于语义的聚类挖掘169

（二）企业竞争情报语义聚类挖掘算法171

（三）聚类挖掘实验与应用175

二、企业竞争情报语义分类挖掘180

（一）基于语义的分类挖掘180

（二）企业竞争情报语义分类挖掘算法182

（三）分类挖掘实验与应用187

三、企业竞争情报语义关联挖掘193

（一）基于语义的关联挖掘193

（二）企业竞争情报语义关联挖掘算法196

（三）关联挖掘实验与应用199

四、企业竞争情报多维联机分析挖掘200

（一）基于语义的联机分析挖掘201

（二）企业竞争情报多维联机分析挖掘算法202

（三）多维联机分析挖掘实验与应用206

五、融合本体和上下文知识的企业竞争情报挖掘210

（一）本体和上下文知识的融合实现211

（二）基于本体和上下文知识相融合的竞争情报挖掘算法212

（三）融合本体和上下文知识的挖掘实验与应用216

六、融合Web评论挖掘的企业竞争情报挖掘218

（一）Web评论挖掘218

（二）融合Web评论挖掘的企业竞争情报挖掘流程219

（三）融合Web评论挖掘的企业竞争情报挖掘算法222

（四）融合Web评论挖掘的企业竞争情报挖掘实验与结果分析227

第七章 金融风险信息挖掘231

一、金融风险概述231

（一）金融风险的定义及类型231

（二）金融风险的产生机理233

（三）金融风险分析挖掘的必要性235

二、金融风险的识别方法235

（一）金融风险的定性分析235

（二）金融风险的定量分析237

（三）金融风险信息的挖掘方法239

三、商业银行风险信息挖掘244

（一）商业银行风险概述244

（二）基于决策树的信用卡审批模型分析245

（三）基于粗糙集的欺诈风险分析248

四、保险业风险信息的挖掘252

（一）保险业风险概述252

（二）医疗保险数据分析实例256

五、证券风险信息挖掘258

（一）证券业风险概述258

（二）证券市场信息分析实例260

第八章 客户知识挖掘265

一、客户知识挖掘概述265

（一）客户知识挖掘的理论基础265

（二）客户知识挖掘的支撑技术266

二、客户知识挖掘流程268

（一）客户知识挖掘目标分析268

（二）客户知识挖掘数据准备272

（三）客户知识挖掘模型建立及评价280

三、客户知识的分析与预测299

（一）客户生命周期分析299

（二）客户价值分析302

（三）客户细分305

（四）客户响应预测307

（五）客户增值消费预测309

（六）客户流失预测311

（七）客户欺诈预测313

四、商业银行客户知识挖掘实验314

（一）实验说明314

（二）客户知识挖掘流程315

参考文献326