基于知识元的情报与决策知识融合方法

目录

第1章 绪论 1

1.1 本书论题及意义 1

1.2 国内外研究现状 5

1.3 本书内容安排 15

参考文献 16

第2章 基础知识元及其融合理论 21

2.1 基础知识元模型 21

2.2 知识元的属性融合 23

2.3 知识元的属性关系融合 36

参考文献 42

第3章 基于知识元的多源情报片段融合 43

3.1 竞争情报知识元模型 43

3.2 基于先验知识的情报元获取 47

3.3 基于情报元相似度的多源情报片段融合 51

3.4 基于时间序列特征的情报元序化与重构 58

参考文献 62

第4章 基于情报元关系的情报融合方法 64

4.1 基于情报元关系的情报融合框架 64

4.2 基于情报元关系的企业竞争角报融合 65

4.3 基于情报元关系的敏感竞争事件情报融合 68

4.4 基于知识元与情报元综合关系的决策情报融合 71

参考文献 76

第5章 基于知识元的决策知识获取与融合框架 78

5.1 基于知识元的决策知识模型 78

5.2 基于知识的决策知识获取 81

5.3 决策知识融合框架与关键技术 86

参考文献 89

第6章 具有模糊不确定性的决策知识融合方法 91

6.1 基于多粒度模糊语言的决策知识融合方法 91

6.2 基于二元语义的模糊决策知识融合方法 101

6.3 基于直觉语言的模糊决策知识融合方法 116

参考文献 128

第7章 情报融合方法在企业战略决策中的应用 131

7.1 应用背景 131

7.2 战略竞争情报知识元多属性融合及情报先验知识生成实例 138

7.3 多源情报片段融合与情报元重构实例 146

7.4 基于情报元关系的战略竞争情报融合实例 158

7.5 应用总结 168

参考文献 169

第8章 知识融合方法在社会公共安全应急决策中的应用 171

8.1 应用背景 171

8.2 群体性突发事件应对决策知识融合应用实例 174

8.3 应用总结与展望 180

第1章 绪论　　1.1 本书论题及意义　　1.1.1 论题背景　　人类社会生产生活中面临着大量的决策问题，大到国家政策方针制定，小到企业合作伙伴的选择等。随着人类社会和经济发展的加速，泛在网络、互联网+、大数据迅速发展，加强了人类社会、经济、自然和行为系统的关联整体性，给人类社会进步带来更多机遇的同时，各行各业面临的决策问题也变得愈加复杂。面对错综复杂的海量数据和信息，如何加强数据智能分析和精准融合，进行科学、高效、精准的应对决策，已成为新时代背景下迫切需要解决的问题。　　在兼具不确定性、复杂性、多变性的经济社会环境中，情报信息能够帮助政府或企业及时了解其关注问题的发展态势和潜在的机会与危机，并辅助制订决策方案。虽然数据驱动的智能决策在大数据环境下具有良好的发展机遇，然而数据的爆炸式增长无法直接给决策带来优质的信息资源供给，反而使其容易陷入“信息过载”而“价值稀疏”的海量粗糙情报开发困境。面对大量不确定、不完备、模糊的以及夹杂冗余和噪声的数据和信息，决策者很难将这些多源异构的粗糙原始信息直接应用于管理决策。包昌火等（2004）认为基于智能分析和知识提炼过程的情报采集在一定程度上能够解决预分析需求增长的问题。随着大数据分析技术及知识处理工具的不断发展，虽然在一定程度上能够支持对海量信息的特征提取、语义分析、关联挖掘等研究，但是如何真正契合于决策问题的细粒度且兼具参考性、行动导向性的竞争情报及其知识需求，从多源数据中挖掘高价值的竞争情报仍是亟待解决的难题。　　一方面，多源情报的粗糙性与多学科、跨领域性，以及单源情报片段的片面性与模糊随机、不确定性，为竞争情报的收集与分析带来挑战；另一方面，企业对战略竞争情报信息又呈现出多主体、跨行业竞争态势分析的动态性和综合性要求，以及对企业战略决策知识的智慧性和前瞻性等需求特征。由此，对企业战略竞争情报的多层次融合研究，即信息层面的粗糙数据有机集成、知识层面的共识认知整合，以及企业战略竞争情报业务层面的关联关系融合研究势在必行，融合的重要性、复杂性和集成性可见一斑。　　同时，随着人工智能和互联网技术的发展，大数据时代增加了人类活动的透明性、感知的综合广泛性和行为的强关联性等，对政府综合管理能力以及更加贴近民众的深入精细的管理与服务的需求日益强烈，毫无疑问地正在增加着政府管理的复杂性，特别是自然灾害、经济生产、社会安全和卫生疾病等的管理决策充满复杂性和多样性，人们在决策时所面对的知识越来越复杂。由于学科细分和人类个体思维认知有限，知识载体的多人分布化，任何单一个人或组织机构都不能提供决策问题准确性和客观性的综合知识，必须融合不同组织、不同专业领域的经验、判断和智慧对决策问题进行全面和深入的认识，为决策判断提供综合知识服务和智力支持。然而，由于决策问题的复杂性、决策环境的不确定性以及人类认知判断的局限性与模糊性，决策专家或决策者在提供决策知识时存在不确定性，如模糊性、随机性等。此外，不同决策专家在其专业领域内的知识、经验的积累程度及地位等方面存在一定差异，其对决策问题的认知也会不同，进而造成决策知识可靠性不一致，甚至面对很多不确定信息无法考虑决策知识的可靠性。对此，如何在复杂不确定环境下准确度量决策专家可靠性，进而提升决策知识融合的合理性和可信度，是加强决策精准化、科学化需要解决的新挑战和难题。　　当前社会瞬息万变，科学技术日新月异，人类社会已步入了大数据智能时代，人工智能等技术引领的技术变革正在重塑或改变社会组织管理思路与方式。面对日益复杂的经济社会发展形势，现有的情报和知识获取方式都不能真正满足企业的竞合决策、政府宏观管理及应急管理决策等复杂决策对情报和知识的迫切需求，需要在现有研究基础上对情报分析与决策知识融合在全面性和细致性上进行进一步深化，提升决策中情报和知识应用的效能与价值。　　1.1.2 论题的界定　　1. 相关概念　　为了便于后续的描述，确保引申概念及内涵和外延的逻辑一致性，对所涉及主要概念做如下界定。　　知识是人类对客观事物的概念及属性特征等的主观抽象，是关于万物实体与性质的知与识，是人类社会实践经验的固化和对客观事物认识的成果。　　知识元（knowledge element，KE）是指不可再分割的具有完备知识表达的知识单位，包括概念知识元、事实知识元和数值型知识元等。由于事物的可分性和多样性，知识元的不可再分割和完备性都是相对的，相对于人们所关注的主客观事物域（也称论域），更宽泛地可以称其为范畴。为此这里认为知识元是关于客观事物对象的一个认知单元，具有在给定论域或范畴下的不可再分性和完备性。　　基础知识元是知识元中关于客观事物类的基本概念和属性特征及其关系的一种抽象表述，包括事物是什么的知识元、事物行为的知识元等。后续如无特殊说明，所谈知识元均指基础知识元。　　竞争情报是对战略分析与制定具有商业价值的情报获取和知识提炼过程，能够帮助企业及时感知竞争态势的变化和预判其演化规律、洞悉商业机会和潜在危机，并提供具有全局性、行动导向性、应变性的决策知识。