市場機遇發(fā)現的超圖支持方法研究.pdf

1、全球經濟使得企業(yè)的產品或服務易被模仿且進入門檻更低，要求企業(yè)在市場動態(tài)環(huán)境中需要快速響應、縮短創(chuàng)新周期，發(fā)現并把握新的市場機遇成為企業(yè)決策者關注的焦點和工作重點，構建企業(yè)市場機遇發(fā)現的支持系統成為企業(yè)信息化的深度需求。
　　 本文在綜述國內外機遇發(fā)現的理論研究和支持方法的基礎上，針對已有研究中尚待解決的非精確半結構化數據源、復雜關系、柔性結構、形象思維、過程支持等問題，運用認知科學分析機遇發(fā)現的機理，基于超圖理論提出新的決策支持

2、模式和方法。
　　 超圖是普通圖的推廣，具有較普通圖更強的建模能力以處理非精確、不確定性。本文首先介紹了超圖的基本概念和圖形表示；指出超圖的建模特點、應用領域，對已有的超圖模型進行了綜述；對超圖的發(fā)展脈絡進行了梳理，著重介紹了超圖在數據庫領域和知識建模中與其他模型的相互關系和相對優(yōu)勢。
　　 針對非精確、不確定、半結構化環(huán)境中的機遇發(fā)現，運用認知科學中的圖式理論分析了機遇發(fā)現的機理，從認知的角度重新界定機遇和機遇發(fā)現；基

3、于超圖理論對主體的相關圖式建模，提出了機遇發(fā)現的超圖系統模型；設計了基于超圖系統模型的支持機制，支持機遇發(fā)現過程中的數據重組、模式識別、路徑分析、信息吸取、圖式構建，以及可視化呈現和交流。
　　 模式識別支持是感知、聯想等形象思維的基礎；機遇發(fā)現不僅有對事物屬性的識別，更主要的是基于原型或圖式所進行的模式識別；通過定義超圖系統模型中的各類模式基元，運用KDD中的頻繁模式挖掘算法提取非精確、半結構化的信息源的模式基元，基于模式基元

4、描述了圖式的立體結構；分析了機遇發(fā)現中的兩種模式識別，包括基于屬性的模式識別和基于結構的模式識別。針對后者提出了基于超圖不變量和特征向量法的同構判定方法。
　　 路徑分析是支持機遇搜索、評價、解釋的基礎；定義了路徑分析在機遇發(fā)現中的特殊語義，即一條超路徑描述了一個問題的可行解；分析了已有超路徑求解算法的不足；提出了基于兩點的超路徑求解算法，解決了指定兩實體之間的可行解求解；提出了基于起始點的超路徑求解算法，解決了給定實體的所有可

5、達解域。
　　 信息吸取是信息交互和圖式構建的基礎，體現了超圖系統模型對機遇發(fā)現動態(tài)特性的支持；研究了機遇發(fā)現作為開放的認知系統，與外界環(huán)境的信息交互，并由此導致的圖式系統演化，即信息吸?。辉敿氷U述了在信息吸取中的幾類關系運算算子；針對同化的信息吸取，設計了以自然連接運算為主的數據庫操作；針對順應的信息吸取，設計了基于遺傳算法的圖式構建和創(chuàng)新。
　　 本文以商業(yè)銀行應用領域為背景，建立商業(yè)銀行機遇發(fā)現的超圖系統模型；基于