[发明专利]用于企业创新体系的数据挖掘系统

权利要求书

1.一种用于企业创新体系的数据挖掘系统，其特征在于，包括：科技创新体系决策辅助支持子系统、科技企业创新知识挖掘子系统、科技创新服务子系统和创新资源目录服务子系统；

其中，所述科技创新体系决策辅助支持子系统包括信息收集模块、分析预测模块、决策制定模块和决策执行模块；

所述信息收集模块用于搜索知识库或网络上的海量数据，全面、准确地获得与待决策事项相关的各类基础数据；

所述分析预测模块用于：基于统计预测模型对所述基础数据进行分析，抽取规律性知识，进而预测其发展趋势，并将预测得到的发展趋势直观展示；

所述决策制定模块用于根据所述分析预测模块预测得到的发展趋势，进一步判断、取舍、决策，制定决策策略；

所述决策执行模块用于：采用规则引擎驱动相关信息系统，自动执行所述决策制定模块所制定的决策策略；

所述科技企业创新知识挖掘子系统用于提供主题查询功能；

所述主题查询功能包括：配置动态更新的主题词数据库，该主题词数据库中存储的任何一个主题词均以网状形式关联知识库中的不同资源；当接收到某一主题词的查询请求时，通过对所述主题词进行分析，获取所述主题词的基本属性，即：所述主题词的上位词、下位词或同义词；然后推送与所述主题词的基本属性相关的查询结果；

所述科技创新服务子系统用于智能评审科研项目、智能评估科研机构或人员的科研能力、智能跟踪科研项目的进展和成果、智能展现关注领域的科技成果和智能分析主题学术趋势；

所述创新资源目录服务子系统包括以下功能：(1)对项目立项进行科技查新，生成科技查新报告；(2)结合知识获取五要素知识库，采用关联挖掘算法，对人物自动计算其科研合作关系，推送关联作者；以及，展示作者的研究主题、研究方向、发文刊物、参与的基金项目；(3)从多个角度对文献发文量的分布进行综合分析，包括按文献类型、期刊出处、区域进行统计；(4)主题学科渗透性分析：从学科角度，分析用户提交主题的学科分布情况、主题共现词、相关主题的创新实体的排名情况。

2.根据权利要求1所述的用于企业创新体系的数据挖掘系统，其特征在于，所述分析预测模块采用自动分类聚类、数据关联挖掘算法和数据清洗转换方法对所述基础数据进行分析。

3.根据权利要求2所述的用于企业创新体系的数据挖掘系统，其特征在于，所述数据关联挖掘算法为：

采用基于树的孩子兄弟表示法的数据结构.即：树每个结点由项及项的事务链表组成，兄弟结点之间平行排列，每个孩子结点有一个指向其父结点的指针，树的一级兄弟结点从左到右按照子集支持度计数的递增顺序排列；

设根结点为第0层，NODEi是第i层结点，其中，i>＝1；

Ii表示NODEi结点的项，从根结点遍历到NODEi结点经过的结点的项依次为I1，I2…Ii-1，Ii，令项集A＝{Il，I2…Ii-1，Ii}，TIDk是事务Tk的TID，即{TIDk|TIDk包含于Tk}，如果A包含于Tk，则将NODEi—>pTranscation指向链表的头结点，链表的每个数据元素为满足上述要求的TIDk；

另设NODEa和NODEb都是第i层结点，其中，i>＝1；

如果NODEa和NODEb是兄弟，设从根结点遍历到NODEa，结点经过的结点的项依次为I1，I2……，Ii-1，Ii，项集A＝{I1，12……，Ii-1，Ii}，NODEa->pTranscation指向的链表为LISTa；

设从根结点遍历到NODEb结点经过的结点的项依次为J1，J2……，Ji-1，Ji，令项集B＝{J1，J2……，Ji-1，Ji}，NODEb一>pTranscation指向链表为LISTb。

4.根据权利要求2所述的用于企业创新体系的数据挖掘系统，其特征在于，所述数据关联挖掘算法具体为：

从海量信息中抽取各种创新主体，建立每一个创新主体的信息剖面，分析得出每个主体的各种特征与属性，在此基础上，挖掘与分析各个本体间的各种关系，包括二元关系、多元关系和传递关系，进页建立本体间的创新产业链关系网络。

5.根据权利要求2所述的用于企业创新体系的数据挖掘系统，其特征在于，将预测得到的发展趋势直观展示具体为：采用数表结构和图形结构在界面上显示该发展趋势；其中，所述图形结构包括柱状图、折线图和饼状图。