[目的/意义]传统数据挖掘技术很难有效地对海量、高维、动态的网络数据进行分析,这成为当前商业智能、决策分析和知识发现等领域中的主要技术瓶颈,网络动态数据挖掘能有效解决这一问题。[方法/过程]通过梳理网络动态数据挖掘相关理论与应用研究成果,对网络动态数据挖掘研究的形成过程、发展历程和研究趋势进行归纳和总结。[结果/结论]研究认为:网络动态数据挖掘过程中突变性问题、与情报学的融合问题、社交网络动态演化模型、研究合作网络时序变化及网络动态数据挖掘中的粒度计算问题等是情报学研究需要关注的主要研究方向。

[目的/意义] 由于网络动态数据在不断影响着企业动态竞争环境的形成和实时情报服务的创新发展,对其进行专业性研究就显得十分有必要。[方法/过程]分析CI视角下网络动态数据的内涵、特征及类型,概述网络动态数据挖掘研究经历的发展阶段,指出网络动态数据挖掘在竞争情报、战略管理及网络监测等领域有着较为广泛的需求及应用前景。最后,对CI视角下网络动态数据挖掘的基本原理、业务流程、系统模型设计及应用进行研究与分析。[结果/结论]研究认为:网络动态数据作为情报价值链的一种上游属性,能为情报研究与竞争情报活动提供竞争环境、竞争对手及竞争策略的动态、实时的数据集,具有动态进化性、突变性、开放性、时序性和实时性等特性。

[目的/意义]大数据蕴藏着大知识和大情报,但呈现出价值密度低、分布不规律、价值隐藏深、变化频繁等特征,给数据挖掘工作带来巨大机遇与挑战,有必要探索新的挖掘方式。[方法/过程]以大数据环境下网络动态数据挖掘模式作为切入点,从数据生产方式、生产规模及技术成熟性等维度选择金融管理、新型互联网应用、移动互联网位置服务等应用领域,对其基本特征进行分析,最后以Facebook的动态数据挖掘分析平台为例进行系统说明。[结果/结论]提出应从体系结构、动态数据传输、系统接口、高可用技术及负载均衡等关键技术入手,对系统进行设计与优化。

[目的/意义]随着互联网的普及,网络信息呈爆炸性增长,其动态性也越来越强,竞争情报面对的动态数据问题日益突出。探讨其特点与分析方法,有利于进一步完善竞争情报工作。[方法/过程]将网络动态信息与静态信息相比,分析网络动态信息的含义和特点,指出它的竞争情报价值及其所带来的影响,并概述网络动态信息在企业竞争情报工作中应用的方式方法。[结果/结论]网络动态信息的监测有利于提高竞争情报收集的超前性与效率,动态信息的过滤与整合有利于促进竞争情报组织的有序化,动态信息的挖掘分析有利于提高竞争情报的针对性和有效性。