一种小微企业竞争情报信息表达方法技术

本发明专利技术公开了一种小微企业竞争情报信息表达方法，该方法利用生成对抗网络GAN模型和生成式人工智能技术，将复杂的竞争情报信息转化为直观的信息表达方式，具体包括数据准备、生成对抗网络模型、对抗训练、生成图像表达和信息解读；所述生成对抗网络模型包括生成器和判别器，生成器用于将潜在空间的随机向量映射到图像数据空间，判别器用于评估生成的图像；所述对抗训练通过交替训练生成器和判别器，使得生成器生成的图像接近真实情报数据，同时判别器能够准确地区分生成的图像与真实图像之间的相似度。本发明专利技术将复杂的竞争情报信息转化为直观的信息表达方式，从而解决现有技术中可视化效果差、缺乏个性化定制及分析深度有限的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及竞争情报领域，具体为一种小微企业竞争情报信息表达方法。

技术介绍

1、竞争情报是指企业为了在竞争中取得优势，而对竞争对手及其相关环境所进行的收集、分析和研究活动。在当前竞争激烈的商业环境下，小微企业需要及时获取并分析市场竞争情报，以制定有效的竞争策略和业务决策。然而，传统的竞争情报分析方法往往面临着信息量大、复杂度高、表达方式单一等问题，难以满足小微企业快速有效地获取竞争情报的需求。

2、其中，一个主要问题是可视化效果差。传统方法通常将竞争情报数据直接呈现为文字或表格形式，缺乏直观性和形象性，不利于用户快速把握信息要点。另一方面，可视化工具单一，难以针对不同类型的数据进行有效表达。此外，传统方法缺乏个性化定制能力。大多数通用的竞争情报分析方案无法满足小微企业的特殊需求，无法根据不同行业和企业特点提供定制化的分析和展示方式，难以真正做到小微企业竞争情报的精准化供给。再者，分析深度和质量有限也是一大弊端。很多分析方法过于依赖人工，自动化水平较低，分析视角单一，难以从海量数据中全面挖掘有价值的竞争情报。因此，迫切需要一种新的竞争情报表达本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：所述方法利用生成对抗网络GAN模型和生成式人工智能技术，将复杂的竞争情报信息转化为直观的信息表达方式，具体包括数据准备、生成对抗网络模型、对抗训练、生成图像表达和信息解读。

2.根据权利要求1所述的小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：所述数据准备对竞争情报数据进行收集和准备，这些数据包括市场份额、产品定价、消费者偏好；收集包含竞争情报信息的多源异构文本，包括新闻报道、行业分析文章；应用自然语言处理技术，提取关键词、事件、实体等结构化信息，构建Json格式的结构化知识框架，setContents为文本内容，setEntit...

【技术特征摘要】

1.一种小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：所述方法利用生成对抗网络gan模型和生成式人工智能技术，将复杂的竞争情报信息转化为直观的信息表达方式，具体包括数据准备、生成对抗网络模型、对抗训练、生成图像表达和信息解读。

2.根据权利要求1所述的小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：所述数据准备对竞争情报数据进行收集和准备，这些数据包括市场份额、产品定价、消费者偏好；收集包含竞争情报信息的多源异构文本，包括新闻报道、行业分析文章；应用自然语言处理技术，提取关键词、事件、实体等结构化信息，构建json格式的结构化知识框架，setcontents为文本内容，setentities为相关实体，setrelations为主要逻辑关系。

3.根据权利要求1所述的小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：所述生成对抗网络模型包括生成器和判别器，生成器用于将潜在空间的随机向量映射到图像数据空间，判别器用于评估生成的图像。

4.根据权利要求3所述的小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：生成器g接收一个噪声向量z作为输入，输出一个尝试欺骗判别器的假数据样本g(z)；判别器d接收真实数据样本x或生成器生成的假数据g(z)，并将其分类为真实的或者伪造的；通过不断训练，生成器与判别器相互对抗，最终生成器能够生成足够逼真的样本以欺骗判别器。

5.根据权利要求4所述的小微企业竞争情报信息表达方法，其特征在于：生成器g和判别器d均为卷积神经网络结构；生成器包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，周冯宇，
申请(专利权)人：盐城工学院，
类型：发明
国别省市：