楊秀璋 武帥 夏換 于小民 范郁鋒

摘? 要： 研究了我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的熱點(diǎn)主題和主題演化態(tài)勢(shì)，利用主題挖掘與主題演化方法系統(tǒng)梳理了我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的研究成果。通過Python自動(dòng)提取及預(yù)處理文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，再利用共詞分析、LDA模型和知識(shí)圖譜挖掘該領(lǐng)域的核心科研群體和熱點(diǎn)主題，最后結(jié)合主題演化方法梳理企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的發(fā)展脈絡(luò)。該研究可為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域今后的相關(guān)探索提供借鑒，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞： 主題挖掘; 主題演化; 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào); 知識(shí)圖譜; 文本挖掘

中圖分類號(hào)：TP399? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? 文章編號(hào)：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

隨著經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，各企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)變得越來越激烈，基于大數(shù)據(jù)和人工智能的企業(yè)情報(bào)分析技術(shù)變得尤為重要[1]。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)正是在此環(huán)境下發(fā)展壯大，它不僅是企業(yè)對(duì)信息資源進(jìn)行深度開發(fā)和利用的結(jié)晶，也是企業(yè)制定高質(zhì)量戰(zhàn)略決策以及尋求科學(xué)發(fā)展所必須的情報(bào)知識(shí)[2]。當(dāng)今社會(huì)，針對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的研究越來越多，主要集中于圖書情報(bào)、工商管理、計(jì)算機(jī)科學(xué)、金融學(xué)等領(lǐng)域。

學(xué)者們針對(duì)模型研究[3-4]、體系構(gòu)建[5-6]以及對(duì)策研究[7]等不同視角進(jìn)行探究，形成大量的學(xué)術(shù)成果。然而，現(xiàn)有研究仍然缺乏對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)成果進(jìn)行系統(tǒng)地分析和梳理，沒有較好地利用主題挖掘和主題演化方法研究企業(yè)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，在熱點(diǎn)主題挖掘、科研群體發(fā)現(xiàn)和主題趨勢(shì)演化方面存在一定不足。鑒于此，本文提出了基于主題挖掘與主題演化的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析方法，系統(tǒng)梳理我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域近三十年的研究成果，從海量學(xué)術(shù)成果中分析出我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的核心科研群體和主流熱點(diǎn)主題，進(jìn)而可以了解其主題脈絡(luò)及發(fā)展動(dòng)態(tài)。

1 相關(guān)工作和研究框架

1.1 相關(guān)工作

我國關(guān)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，各學(xué)者在不斷豐富著該領(lǐng)域的研究方向，并取得一系列成果。

在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的主題挖掘方面，李海林等[8]提出了基于時(shí)間序列聚類的主題發(fā)現(xiàn)方法，通過共詞分析和近鄰傳播聚類算法挖掘文獻(xiàn)主題;關(guān)鵬等[9]利用LDA主題模型和生命周期理論分析鋰離子電池領(lǐng)域的主題，解決了主題過濾、主題語義相似度計(jì)算和主題語義演化模式判別等技術(shù)問題;楊秀璋[10]結(jié)合LDA主題模型和文本聚類算法對(duì)中國知網(wǎng)的水族文獻(xiàn)進(jìn)行主題挖掘;謝世敏和丁敬達(dá)[11]通過LDA主題模型和引文網(wǎng)絡(luò)挖掘科學(xué)信息交流主題，得出面向社會(huì)化眾包和大規(guī)模協(xié)同的科學(xué)信息交流將成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

在基于知識(shí)圖譜的主題挖掘方面，詹婧和張仁瓊[12]結(jié)合共詞分析、知識(shí)圖譜及戰(zhàn)略坐標(biāo)分析的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，挖掘高校圖書館知識(shí)服務(wù)的核心主題和潛在研究方向;呂紅[13]運(yùn)用信息計(jì)量和可視化技術(shù)分析大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，挖掘出企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究、大數(shù)據(jù)時(shí)代社會(huì)治理與公共服務(wù)創(chuàng)新等六大研究主題;黃先蓉和張窈[14]在共詞分析的基礎(chǔ)之上對(duì)“意識(shí)形態(tài)”相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，區(qū)分出六大核心主題社區(qū)。

在主題演化方面，伊惠芳等[15]通過主題狀態(tài)、演化強(qiáng)度變化以及主題內(nèi)容三維度進(jìn)行對(duì)石墨烯技術(shù)全面分析;王凱利和李進(jìn)華[16]結(jié)合共詞分析及聚類算法詳細(xì)分析了我國近十年的信息行為研究主題演化，最終推算出近五年的新研究熱點(diǎn);何偉林等[17]提出了CSToT主題模型，分析國內(nèi)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域2012-2016年度研究主題結(jié)構(gòu)以及演化過程;陳淋等[18]運(yùn)用共詞分析、聚類分析以及戰(zhàn)略坐標(biāo)圖等方法分析圖書情報(bào)學(xué)的研究主題演化生命周期符合常規(guī)學(xué)科的發(fā)展規(guī)律，并得出相應(yīng)的研究熱點(diǎn)及前沿。

1.2 總體框架

本文旨在分析我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)的熱點(diǎn)主題和主題演化態(tài)勢(shì)。主要利用的方法包括LDA模型、共詞分析、知識(shí)圖譜和主題演化方法。其算法總體框架如圖1所示。

⑴ 利用Python語言和Selenium技術(shù)，抓取中國知網(wǎng)“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”關(guān)鍵詞相關(guān)的主題文獻(xiàn)。

⑵ 通過Python語言編寫自動(dòng)化腳本，對(duì)所采集的語料進(jìn)行預(yù)處理操作，涉及中文分詞、停用詞過濾、特征提取等，再將預(yù)處理后的語料存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫中。

⑶ 結(jié)合共詞分析、LDA模型和知識(shí)圖譜，挖掘我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)的核心科研群體和主題。

⑷ 基于詞頻和活躍度計(jì)算各階段主題演化趨勢(shì)，然后利用主題演化方法構(gòu)建企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)主題的演化趨勢(shì)及發(fā)展歷程。

⑸ 最后利用可視化技術(shù)呈現(xiàn)我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)主題挖掘和主題演化的結(jié)果，并進(jìn)行結(jié)論總結(jié)。

1.3 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

通過Python和Selenium技術(shù)采集中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫關(guān)于“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”的期刊文獻(xiàn)，其時(shí)間跨度為1987年至2019年11月，共計(jì)4311篇文章。文獻(xiàn)內(nèi)容主要包括文章標(biāo)題、出版期刊、文獻(xiàn)類型、出版年份、下載次數(shù)、引用次數(shù)、作者、摘要和關(guān)鍵詞等，詳細(xì)信息如表1所示。

近20年中國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)的數(shù)量呈先增長后降低的總體趨勢(shì)。其中，發(fā)文量的峰值位于2010年（347篇），篇均被引用量最高的是2006年，平均每篇文獻(xiàn)被引用9.42次;篇均下載量最高的是2007年，平均每篇文獻(xiàn)被下載352.70次。

文獻(xiàn)語料采集完成后，接著進(jìn)行預(yù)處理操作。首先通過Python編寫腳本將缺失值補(bǔ)充，重復(fù)值刪除;然后利用Jieba工具進(jìn)行中文分詞，導(dǎo)入關(guān)鍵詞和停用詞典進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;最后進(jìn)行特征提取、TF-IDF計(jì)算和共詞分析。通過預(yù)處理獲取質(zhì)量更高的語料，從而提升實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確率。

2 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)主題挖掘分析

2.1 核心科研群體發(fā)現(xiàn)

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的核心科研群體發(fā)現(xiàn)的基本步驟如下。

⑴ 計(jì)算所采集的4311篇企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)期刊文獻(xiàn)的所有作者名單，共計(jì)4276名作者。

⑵ 構(gòu)建學(xué)術(shù)成果作者間的共現(xiàn)矩陣，如公式（1）所示，當(dāng)兩名作者合作完成一篇學(xué)術(shù)論文時(shí)，說明他們之間存在一定的關(guān)聯(lián)，共現(xiàn)數(shù)加1，否則共現(xiàn)數(shù)為0。共現(xiàn)次數(shù)越多，則合作關(guān)系越緊密。

[y=+1? ? a，b作者有共同發(fā)表論文0? ? ? a，b作者無共同發(fā)表論文]? ⑴

⑶ 采用Gephi繪制作者合作知識(shí)圖譜。該知識(shí)圖譜初始構(gòu)建了2840個(gè)節(jié)點(diǎn)和3317條關(guān)系，將各科研團(tuán)隊(duì)聚焦在一起。其中，圓圈代表發(fā)文作者，圓圈越大發(fā)文量越多，反之越少;連線代表作者間的合作關(guān)系，連線越粗合作次數(shù)越多，反之越少。

⑷ 計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度和每條邊的權(quán)重，通過聚類算法最終發(fā)現(xiàn)多個(gè)核心科研團(tuán)隊(duì)，形成了對(duì)應(yīng)的關(guān)系知識(shí)圖譜。

圖2僅列出六個(gè)核心科研團(tuán)隊(duì)。其中，圖2（a）是來自云南省科技情報(bào)研究所和昆明理工大學(xué)的彭靖里、楊斯邁團(tuán)隊(duì)，主要研究方向?yàn)槠髽I(yè)技術(shù)創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析等;圖2（b）是來自中國科學(xué)技術(shù)信息研究所的陳峰、趙筱媛團(tuán)隊(duì)，主要研究方向?yàn)槠髽I(yè)管理和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析;圖2（c）是來自南開大學(xué)的王知津、嚴(yán)貝妮團(tuán)隊(duì)，主要研究方向?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)情報(bào)、反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)和企業(yè)戰(zhàn)略情報(bào);圖2（d）是來自上海商學(xué)院和江蘇大學(xué)的吳曉偉、宋新平團(tuán)隊(duì)，主要研究方向?yàn)槿穗H競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、企業(yè)管理和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào);圖2（e）是來自武漢大學(xué)和武漢紡織大學(xué)的張玉峰、吳金紅團(tuán)隊(duì)，主要研究方向?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析、情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)管理;圖2（f）是來自南京大學(xué)和遼寧師范大學(xué)的宋繼偉、王曉慧團(tuán)隊(duì)，主要研究方向?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析、反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、企業(yè)危機(jī)管理和可視化分析。

2.2 基于LDA模型的主題挖掘

LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主題概率生成模型，也被稱作三層貝葉斯概率模型，其是在pLSA模型基礎(chǔ)上增加貝葉斯架構(gòu)模塊所形成的。

本文通過LDA模型主題挖掘?qū)嶒?yàn)，發(fā)現(xiàn)其主題數(shù)設(shè)置為2效果最佳。最終形成如表2所示的主題分布情況，分別對(duì)應(yīng)“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“企業(yè)”兩個(gè)核心主題。

2.3 基于知識(shí)圖譜的主題挖掘

通過構(gòu)建主題關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣，結(jié)合知識(shí)圖譜可以進(jìn)行企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)的主題挖掘研究。通過分析發(fā)現(xiàn)：

⑴ 所有文獻(xiàn)共涉及關(guān)鍵詞4883個(gè)，關(guān)鍵詞總頻數(shù)為17927次，平均每個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)3.67次。常見的高頻詞包括“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、企業(yè)、企業(yè)管理、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)、知識(shí)管理、中小企業(yè)”等，它們一定程度上反映了該領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題。

⑵ 利用共詞分析方法計(jì)算各主題間的關(guān)聯(lián)性。當(dāng)兩個(gè)關(guān)鍵詞同時(shí)出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中，則認(rèn)為共現(xiàn)并構(gòu)建關(guān)聯(lián)邊，其邊所對(duì)應(yīng)的權(quán)重加1;反之，兩個(gè)關(guān)鍵詞不存在共現(xiàn)關(guān)系，其權(quán)重為0。

⑶ 采用Ochiia系數(shù)法計(jì)算共現(xiàn)矩陣的相似度，其公式如式⑵所示，Oij為所求的共現(xiàn)系數(shù)，Cij是關(guān)鍵詞i和關(guān)鍵詞j共現(xiàn)總次數(shù)，Ci是關(guān)鍵詞i出現(xiàn)的總次數(shù)，Cj是關(guān)鍵詞j出現(xiàn)的總次數(shù)。

[Oij]=[CijCi×Cj]? ? ? ⑵

本文根據(jù)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，得出高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣及其系數(shù)。根據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻次排名，“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”共現(xiàn)頻次最高，其值為113次，Ochiia系數(shù)為0.1712;“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“知識(shí)管理”共現(xiàn)103次，Ochiia系數(shù)為0.1674;“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“中小企業(yè)”共現(xiàn)91次，Ochiia系數(shù)為0.1522。

⑷ 針對(duì)已構(gòu)建的關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣，利用Gephi繪制企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)的主題共現(xiàn)知識(shí)圖譜。最終繪制主題知識(shí)圖譜（圖3）。該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖共包括341個(gè)核心節(jié)點(diǎn)，646條共現(xiàn)關(guān)系。由此可知，該領(lǐng)域形成了以“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“企業(yè)”為中心，其他主題詞逐漸向邊緣分布和擴(kuò)散的態(tài)勢(shì)。其中以“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”為中心的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，與“情報(bào)收集、情報(bào)戰(zhàn)略、知識(shí)管理、戰(zhàn)略管理”等關(guān)鍵詞共現(xiàn)明顯，以“企業(yè)”為中心的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，與“企業(yè)管理、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析、商業(yè)情報(bào)、中小企業(yè)”等關(guān)鍵詞共現(xiàn)明顯。

3 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)主題演化分析

3.1 各時(shí)期主題演化度量

根據(jù)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)歷年的分布情況，將相關(guān)文獻(xiàn)劃分為四個(gè)階段，從而保證不同階段文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的均衡性，更準(zhǔn)確地開展主題演化研究。這四個(gè)階段分別是：①初步探索時(shí)期（2000年以前），該階段“企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”剛被提出，文獻(xiàn)產(chǎn)量相對(duì)較少，共有237篇文獻(xiàn)。②緩慢成長時(shí)期（2000年至2007年），該階段企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域逐漸被認(rèn)可，文獻(xiàn)產(chǎn)出數(shù)量穩(wěn)步增長，共產(chǎn)出1437篇文獻(xiàn)。③快速發(fā)展時(shí)期（2008年至2013年），隨著全球金融危機(jī)出現(xiàn)，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)成為了熱門話題，該階段的文獻(xiàn)達(dá)到了高峰1748篇文獻(xiàn)。④競(jìng)爭(zhēng)放緩時(shí)期（2014年至今），隨著全球進(jìn)入合作共贏時(shí)代，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究進(jìn)入放緩時(shí)期，共產(chǎn)出889篇文獻(xiàn)。

基于詞頻和活躍度計(jì)算出各階段主題演化的度量值，得出表3所示的結(jié)果。初步探索時(shí)期（2000年以前）用T1表示，其核心主題詞為“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”“企業(yè)”“企業(yè)管理”“情報(bào)研究”“競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”“情報(bào)工作”和“市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)”;緩慢成長時(shí)期（2000年至2007年）用T2表示，其核心主題詞為“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”“企業(yè)”“企業(yè)管理”“企業(yè)管理”“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)”“競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手”“知識(shí)管理”和“反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”;快速發(fā)展時(shí)期（2008年至2013年）用T3表示，其核心主題詞為“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”“企業(yè)”“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)”“企業(yè)管理”“高校圖書館”“反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“知識(shí)管理”;競(jìng)爭(zhēng)放緩時(shí)期（2014年至今）用T4表示，其核心主題詞為“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、企業(yè)、大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)、高校圖書館”和“企業(yè)管理”。

3.2 主題演化分析與歸納

通過計(jì)算四個(gè)階段各個(gè)主題的活躍度及出現(xiàn)頻次，從而確定每個(gè)時(shí)期的熱點(diǎn)主題，構(gòu)建各階段主題演化的趨勢(shì)及發(fā)展態(tài)勢(shì)，最終得出如圖4所示的文獻(xiàn)主題演化趨勢(shì)。

由圖4可知，共包括四個(gè)時(shí)期，每個(gè)時(shí)期包含七個(gè)核心主題，用方框表示，各主題之間的連線表示主題演化的趨勢(shì)，方框和連線的寬度越大表示其熱門程序越高，反之越低。主題演化結(jié)論最終歸納為：“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“企業(yè)”為四個(gè)階段最熱門的兩個(gè)主題，引領(lǐng)著整個(gè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的發(fā)展。在T1階段（2000年以前）出現(xiàn)了“情報(bào)研究”“情報(bào)工作”“市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)”新生主題，隨后第二階段消亡并融入“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”主題中;在T2階段（2000年至2007年）出現(xiàn)了“知識(shí)管理”“反競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)”新生主題，該領(lǐng)域衍生出一部分從事知識(shí)管理、競(jìng)爭(zhēng)與反競(jìng)爭(zhēng)的研究;在T3階段（2008年至2013年）出現(xiàn)了“高校圖書館”新生主題，展現(xiàn)了高校情報(bào)研究逐漸得到重視;在T4階段（2014年至今）出現(xiàn)了“大數(shù)據(jù)”“產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”新生主題，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)研究逐漸融入大數(shù)據(jù)、人工智能、產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、合作共贏等新興技術(shù)和概念。

4 結(jié)束語

針對(duì)我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的4311篇期刊文獻(xiàn)，提出了基于主題挖掘與主題演化的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析方法，系統(tǒng)梳理我國企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域近三十年的研究成果，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法不能有效地挖掘出情報(bào)文獻(xiàn)的研究熱點(diǎn)及核心科研群體，難以全面地把握企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)主題演化趨勢(shì)的不足。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出方法能有效識(shí)別出企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域的熱點(diǎn)主題，發(fā)現(xiàn)核心科研群體，挖掘主題演化脈絡(luò)及趨勢(shì)。本文形成了六個(gè)核心科研團(tuán)隊(duì)，挖掘出整個(gè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域是以“競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)”和“企業(yè)”為中心，呈交疊式、綜合式關(guān)聯(lián)的知識(shí)圖譜，從側(cè)面也反映了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)主題具有多學(xué)科、綜合性的研究特點(diǎn)。同時(shí)，通過主題演化分析顯示，國內(nèi)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)文獻(xiàn)主題可劃分為四個(gè)階段，梳理了企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)領(lǐng)域各主題及其之間的發(fā)展脈絡(luò)和演化態(tài)勢(shì)。總之，本文提出的方法具有一定的應(yīng)用前景和使用價(jià)值。

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