企业竞争情报主题挖掘与主题演化研究

杨秀璋 武帅 夏换 于小民 范郁锋

摘  要： 研究了我国企业竞争情报的热点主题和主题演化态势，利用主题挖掘与主题演化方法系统梳理了我国企业竞争情报领域的研究成果。通过Python自动提取及预处理文献数据，再利用共词分析、LDA模型和知识图谱挖掘该领域的核心科研群体和热点主题，最后结合主题演化方法梳理企业竞争情报的发展脉络。该研究可为企业竞争情报领域今后的相关探索提供借鉴，具有一定的应用价值。

关键词： 主题挖掘; 主题演化; 企业竞争情报; 知识图谱; 文本挖掘

中图分类号：TP399          文献标识码：A      文章编号：1006-8228（2021）07-21-07

Research on topic mining and topic evolution of enterprise competitive intelligence

Yang Xiuzhang1， Wu Shuai1， Xia Huan2， Yu Xiaomin2， Fan Yufeng3

（1. School of Information of Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang， Guizhou 550025， China; 2. Guizhou Key Laboratory of Economics System Simulation of Guizhou University of Finance and Economics; 3. Planning And Finance Office of Guizhou University of Finance and Economics）

Abstract： This paper researches on the situation of the hot topic and topic evolution of Chinese enterprise competitive intelligence， and systematically combs the research achievements in the field of Chinese enterprise competitive intelligence by using the methods of topic mining and topic evolution. The literature data are automatically extracted and preprocessed with Python， and then the core research groups and hot topics in this field are mined by using CO word analysis， LDA model and knowledge graph， finally the development context of enterprise competitive intelligence is combing with the topic evolution method. This research can provide reference for the future exploration in the field of enterprise competitive intelligence， and has certain application value.

Key words： topic mining; topic evolution; enterprise competitive intelligence; knowledge graph; text mining

0 引言

随着经济迅速发展，各企业之间的竞争变得越来越激烈，基于大数据和人工智能的企业情报分析技术变得尤为重要[1]。企业竞争情报正是在此环境下发展壮大，它不仅是企业对信息资源进行深度开发和利用的结晶，也是企業制定高质量战略决策以及寻求科学发展所必须的情报知识[2]。当今社会，针对企业竞争情报的研究越来越多，主要集中于图书情报、工商管理、计算机科学、金融学等领域。

学者们针对模型研究[3-4]、体系构建[5-6]以及对策研究[7]等不同视角进行探究，形成大量的学术成果。然而，现有研究仍然缺乏对企业竞争情报领域的学术成果进行系统地分析和梳理，没有较好地利用主题挖掘和主题演化方法研究企业间的关联关系，在热点主题挖掘、科研群体发现和主题趋势演化方面存在一定不足。……