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摘要
[目的/意义]大数据驱动的情报分析应充分挖掘海量、异构、动态的非结构化数据中蕴含的价值。通过完善面向非结构化数据的情报分析方法体系，促进新技术、新算法和新模型与情报分析相融合。[方法/过程]基于文献调查、对比分析、系统分析等方法，总结归纳非结构化数据给情报分析带来的挑战。在方法体系解构及要素分析基础上，梳理现有情报分析方法，提出了面向非结构化数据的情报分析方法体系框架，在产业技术情报分析中介绍了体系的应用方案。[结果/结论]基于流程说视角，完善和总结面向非结构化数据的情报分析方法体系框架，以文本数据、网络数据、图像数据和语音数据4类非结构化数据入手，从数据源、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和可视化展示6个方面阐述了基于非结构化数据的情报分析思路和模式，推进情报分析领域多源异构数据的融合应用。
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