高新技术企业项目可行性分析报告.doc
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高新技术企业项目可行性分析报告
目录
1. 企业概况 5
1.1 企业基本情况 5
1.2 科技力量 5
1.3 产业化及研发环境 7
1.4 企业长远发展规划及目标 8
2. 互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统项目论述 9
2.1 互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统技术可行性分析 9
2.1.1 国际市场现状及产品分析 9
2.1.2 智能检索技术的概述 10
2.1.2.1 协调过滤（CollaborativeFiltering）技术造就的个性化服务 10
2.1.2.2 检索服务的个性化 22
2.1.2.3 自动收集技术 22
2.1.2.4 自动定点观测技术 22
2.1.2.5 系统的综合 23
2.1.2.6 系统的运用形态 23
2.2 互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统市场调查和需求预测 25
2.3 项目实施方案 26
2.3.1 开发实施方案 26
2.3.2 营销计划实施方案 28
2.4 项目实施目标 28
2.5 投资估算 28
2.6 经济、社会效益分析 28
2.7 项目可行性分析结论 28
4管理信息化系统通用化平台及业务逻辑自动生成工具系统项目论述 29
4.1管理信息化系统通用化平台及业务逻辑自动生成工具系统技术可行性分析 29
4.1.1开发背景 29
4.1.2平台模式 29
4.1.3开发方案 31
4.2管理信息化系统通用化平台及业务逻辑自动生成工具系统市场调查和需求预测 33
4.3项目实施方案 33
4.3.1开发实施方案 33
4.3.2营销计划实施方案 33
4.4项目实施目标 33
4.5投资估算 34
4.6经济、社会效益分析 34
4.7项目可行性分析结论 34
５WBT（Web-BasedTraining）系统项目论述 35
５.1WBT（Web-BasedTraining）系统技术可行性分析 35
5.1.1WBT系统的诞生背景 35
5.1.2计算机辅助教学的理论 36
5.1.2.1建构主义学习与教学理论在计算机辅助教学中的实现模式 36
5.1.2.2计算机辅助教学的现有模式 37
（1）CBT（Computer-BasedTraining）模式 37
（2）初级WWW模式 37
（3）具有管理机能的WWW模式 38
（4）统一规格的具有管理机能的WWW模式 38
5.1.2.3WBT（Web-BasedTraining）系统模式的规格 39
（1）AICC（AviationIndustryCBTCommittee） 39
（2）IMS（InstructionalManagementSystem） 39
（3）IEEELTSC（LearningtechnologyStandardsCommittee） 39
（4）ADLNet（AdvancedDistributedLearning） 40
（5）WBT（Web-BasedTraining）系统模式规格之间的关系 40
5.1.3WBT系统的构成理论 41
5.1.3.1CMI的管理体系 41
5.1.3.2WBT规格下的CMI等级 42
5.1.3.3CBT机能 42
5.1.3.4CBT,CMI的界面 42
5.1.3.5 WBT系统实装形态 43
5.1.4WBT的应用范围 47
5.1.5WBT的特点 48
5.1.6WBT发展现状 48
5.2WBT系统的构筑平台系统市场调查和需求预测 48
5.3项目实施方案 48
5.3.1开发实施方案 48
5.3.2营销计划实施方案 49
5.4项目实施目标 49
5.5投资估算 49
5.6经济、社会效益分析 49
5.7项目可行性分析结论 49
1.企业概况
1.1企业基本情况
××××××××公司是一家由海外归国人员和国内的计算机界精英共同创办的追求高科技、重视实际应用的公司。
企业的法定地址为××××××××
××××××××公司现有员工××××××××人。
注册资金为××××××××人民币、总资产为××××××××人民币。
企业登记注册类型有限责任公司。
1.2科技力量
（1）主要人员构成情况
职务
姓名
学历
主要经历
技术专长
××××
王立群
博士
11980至1984
西安电子科技大学
21984至1989
中国计算机系统工程研究所
31989至1990
日本日立制作所
41990至1992
夏普多媒体研究所
51992至1994
富士通网络事业部
61995至1996
日本NTT软件公司
71997至2000
日本NTT通信研究所
82000至2001
日本共达网络有限公司
92001至2002-2
北京共达公司总经理
计算机操作系统，计算机应用系统（物流系统，MIS系统，CRM系统，MRP系统），计算机图像处理，计算机通信技术，互联网技术，软件工程。
××××
高洋
大学本科
11994至1998
北京大学
21998-8至2001-5
日本UNSYS有限公司
32001-6至2002-2
北京共达公司董事兼系统开发部部长
计算机操作系统，计算机应用系统（物流系统，MIS系统，CRM系统，MRP系统），计算机图像处理，计算机通信技术，互联网技术，软件工程。
××××
李发春
大学本科
11994至1998
北京大学
22000-8至2001-6
日本共达网络有限公司
32001-6至2002-2
北京共达公司董事兼总工程师
计算机操作系统，计算机应用系统（物流系统，MIS系统，CRM系统，MRP系统），计算机图像处理，计算机通信技术，互联网技术，软件工程。
××××
吴涛
硕士
11994至1998
北京大学
21998至2001-4
中国科学院
32001-5至2002-2
北京共达公司产品开发科科长
计算机操作系统，计算机应用系统（物流系统，MIS系统，CRM系统，MRP系统），计算机图像处理，计算机通信技术，互联网技术，软件工程。
××××
戴永继
大学本科
11994至1998
中国北京大学
21998至2000-5
中国石油化工研究院
32000-5至2000-4
日本共达网络有限公司
42000-4至2002-2
北京共达公司工程开发科科长
计算机操作系统，计算机应用系统（物流系统，MIS系统，CRM系统，MRP系统），计算机图像处理，计算机通信技术，互联网技术，软件工程。
公司的主要人员均具有良好的基础知识和理论知识，并具有较长时间的国内外研究开发实践，具有良好的外语水平。
不断关注掌握国外技术新动向，同中国具体实际相结合，开发出符合实际需求的实用产品，是我们追求的目标。
（2）企业科研队伍知识结构、人数、科技成果、新产品开发情况。
公司现有科研开发人员****名，均具有大学本科以上的学历。
并伴随公司的发展，计划从现地陆续招收优秀人才。
公司的主要人员通过多年的研究开发实践，通过长年学习和调查的日积月累，通过较长时间的讨论和实验，已积累了下述2个项目的大量资料和代码。
公司准备用1到2年的时间，在承接企业信息化建设项目的同时，完成这2个项目的产品化。
项目1：
互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统
项目2：
管理信息化系统通用化平台及业务逻辑自动生成工具系统
1.3产业化及研发环境
企业生产地址、研发地址××××××××
研发环境主要是计算机及其关联设备。
1.4企业长远发展规划及目标
前2年为稳定基盘阶段,后2年以扩大发展为中心。
第一年
第二年
第三年
第四年
人数
10人
20人
30人
40人
销售额（RMB）
180万
250万
500万
1000万
第一年以我们利用业余时间开发的企业网构筑框架为中心,承接国内的企业网开发项目，并不断完善企业网构筑框架，使其成为管理信息化系统通用化平台及业务逻辑自动生成工具。
自主产品首先以管理信息化系统通用化平台及业务逻辑自动生成工具和互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统为主进行投入开发。
2.互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统项目论述
2.1互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统技术可行性分析
2.1.1国际市场现状及产品分析
人类进入二十世纪之后，有2种不同概念的高速公路得到了迅猛的发展。
这2种不同的高速公路，极大地改变了人类的生活方式以及思维方法。
其中，一种是现实生活中交通环境的高速公路——车辆行驶的高速公路（Highway），另一种是信息社会中的交通要道——情报高速公路（InformationHighway）。
由于计算机技术的迅速普及和WWW技术即互联网技术的不断进化，情报高速公路得到了前所未有的促进和发展。
与此同时，情报高速公路的完善反过来也极大地促进并影响了计算机技术和互联网技术的进一步普及。
这种互相促进互相补充的关系，终于造成了本世纪“工业革命”的爆发。
据截止到2000年12月31日的统计表明，中国国内连接到互联网上的计算机数达到了892万台。
ISP（InternetServiceProvider，互联网服务商）和ICP（InternetCommerceProvider，互联网商务贸易商）的数目达到了数万个，其客户数达到了2250万人。
到２００５年，我国联网计算机将达到４０００万台，数据、多媒体和互联网用户将达到２亿户左右，上网人口普及率将达到１５％左右。
但另一方面，从至今为止ISP所能掌握的技术和其所能提供的服务来看，各家之间并没有实质性的不同。
因此，各家服务商围绕着通信速度、用户所能享受的磁盘空间、特别是上网价格方面，展开了激烈的竞争。
随着硬件成本的不断下降，最终必将导致价格之战的恶性循环。
纵观互联网的发展过程，可以得出以下的结论：
没有鲜明特色的ISP，必然会被时代所淘汰。
因此，经济概念上的ISP必将向ASP（ApplicationServiceProvide，应用服务商）的方向进化，这也就是ASP成为现今的热门话题的最重要的原因，也就是说能提供满足用户千变万化的要求的真正的服务才能获得生存的空间。
据某些分析资料，在二十一世纪IT产业将流行三个不同的C。
第一个C是EC（ElectronicCommerce，电子商务）。
第二个C是Communication（情报交流）。
第三个C是Customize（灵活多变）。
在本可行性报告中提到的互联网咨询协调过虑器及智能检索支援系统的着眼点直接涉及到了Communication和Customize，并间接影响到了ElectronicCommerce。
这个系统的目标是把强大的生命注入到ISP中去，使其进化成具有鲜明个性的ASP，从而使单纯的价格之战转化为互联网服务内容和水平的高层次的胜负较量。
2.1.2 智能检索技术的概述
2.1.2.1协调过滤（CollaborativeFiltering）技术造就的个性化服务
背景：
当今世界，随着网络技术的发展，诸如WWW，Netnews，Mailinglist等各种各样的情报源不断涌现，使得人们有可能从更多的情报源中收集信息。
与此同时，大量的情报造成了信息的爆炸，使人们为了获得所需的情报不得不花费大量宝贵的时间，从而使情报收集变得近乎失去了意义。
为解决这个问题，出现了各种不同的办法和方案。
但同时也存在着共同的问题：
l想要获得的情报虽然并不存在，但由于用户无法判断而还在执迷不悟地检索；
l想要得到的情报的确存在，然而由于方法不当而找不到这些信息；
l在情报检索过程中，收集到大量的洪水般的多余情报致使有用的信息被淹没；
至今为止，从互联网上获取信息有情报检索、情报过滤和浏览等几种方法。
简述如下：
①情报检索
情报检索，即对检索关键字不断调整，判断其检索结果并将其反馈到关键字中去，最后，特定到所需的情报源之上。
用户所指定的关键字直接影响到数据库的检索。
数据库系统将符合条件的数据抽取出来送给用户，由用户自己去判断检索结果的满足度。
用户的要求得到满足后，情报检索宣告结束。
否则将会再次修正关键字，再度检索数据库力争逼近理想的结果。
这个处理周而复始，整个过程就形成了人们所熟知的情报检索。
对于情报检索来说，每个用户，每次检索过程都互不相关，完全是独立的。
也就是说关心同一类情报的用户之间并不能交换情报，所以也无法形成信息共有，情报检索的效率完全依赖于检索者个人的知识和熟练程度。
②情报过滤
情报过滤是指对所获得的情报而设定优先度，比如Mailinglist就是一例。
加入者众多的Mailinglist，一个用户在一天之内完全有可能收到100件以上的电子邮件，而用户查看这些邮件必然要花费大量的时间。
情报过滤就是为解决这个问题而发展出的技术。
情报过滤是这样一个过程：
用户可以事先指定代表不需要情报的关键字，过滤系统则将含有这些关键字的信息源排除出去。
除此之外，用户亦可指定所需情报的关键字及优先顺序，过滤系统将根据这些要求把收集到的情报标上优先顺序再提供给用户。
情报过滤系统就是这样一个选择情报的收集方法。
和情报检索方法类似，使用情报过滤系统的用户，相互之间是独立的，无法实行有效地情报共享，也做不到高效率的情报收集。
用户根据自己的水平决定关键字，稍有不慎会导致将实际上所需要的情报拒之门外。
综上所述，情报过滤与情报检索相同，欲实现高效的检索必须具有相当的熟练经验。
③浏览
浏览是指相关于Hypertext（即互联网的网页）的情报收集方法。
一个具体的例子就是大家所熟悉的对各种WWW主页的检索。
浏览的一个特点是某些场合下用户并没有明确的目的，在对各种主页进行浏览的过程中逐步获得明确目的的情报。
浏览属于最困难的情报收集方法的一种。
首先，用户并不知道他所需的情报是否存在。
其次，用户很可能找不到他所需的情报。
用户通过各种连接方式（Link）去寻找情报，但对Link的选择可能导致他离所需情报愈来愈远。
这个问题的发生，同样是因为浏览亦是相互之间独立进行的缘故。
因此，从上述网上获取情报的3种方法的说明上可以得出结论，独立进行情报收集的做法，造成了即使是关心同样内容的用户也无法实现情报共有/共享。
而在现实世界里，对于关心共同话题，共同内容的用户来说，一个最重要的问题就是进行高效的情报交流和共享。
但是十分遗憾的是传统的手法实现这种共有/共享是不可能的。
相互间独立的情报收集是现有各种主要检索软件的致命伤，是一种不可取的方式。
互联网的发展,迫切需要一个用于信息收集、具有智能的检索支援系统。
为解决上述的问题，出现了协调过滤这样一种崭新的方法。
协调过滤法充分利用了他人的知识进行情报收集。
而这些知识常常包含了间接、甚至直接解决问题的重要信息。
这种做法大大减少了收集情报所需的时间和工作量。
更具体地说，根据用户的爱好和要求，系统自动提供/推荐各类信息，也即推荐服务（RecommenceService）的方法。
以下是日本的「日经网络商务」（NikkeiNetBusiness）举办的第9回互联网用户调查的结果（调查期间1999年11月18日—12月2日）。
调查提问.作为检索服务的一种，以用户输入的检索关键字为基准，向用户介绍有关网上商品销售网站（WebSite）的推荐（Recommence）型服务已经开始了。
你想使用这类服务吗？
请选择下列合适的答案。
回答 年月
1999年12月
1999年6月
1998年12月
还从未使用过，看起来很方便，今后想利用。
38.9%
39.5%
37.9%
不知道是什么样的服务，无法表态。
26.7%
25.4%
22.9%
还从未使用过，因感到不必要，今后也不打算利用。
18.8%
20.2%
24.0%
已经使用过了，感到很方便，今后也准备继续利用。
11.2%
10.4%
9.8%
已经使用过了，感到没必要。
今后不再利用了。
3.7%
3.9%
4.6%
其他
0.8%
0.6%
0.8%
互联网活跃用户调查（日经BP出版社）
据以上的调查结果，实际上用过情报推荐服务的用户占全体的14.9%，作为刚开始不久的服务来说这个数字不算什么，但想利用的用户占50.1%，将全体的一半。
从这个调查结果来看，推荐服务将在互联网今后的发展中起到举足轻重的作用。
综上所述,在各种情报的收集活动中,通过使用协调技术，可以提高收集活动的效率。
体现协调特点的情报收集的一个例子是mailinglist。
关心相同内容的用户参加mailinglist，相互之间交换情报。
请想象某用户就某个问题向mailinglist的参加者进行询问，而参加者们或直接回答问题，或提供能对解决问题有帮助的情报及提示。
这个过程即是一个相互协调的过程。
与单独的情报收集相比，相互协调的方法能更有效地提高检索效率。
技术构成要素
协调过滤方法是基于情报流通传播，以提高收集效率为目标的情报收集的方法。
情报流通是指
①为持不同问题的用户自动寻找解决问题的情报；
②向持相同问题的用户提供推荐服务；
①需要寻找关注某特定问题的用户群，进而得到为解决问题所必需的信息。
②则是将这些用户的特征归纳起来，做到情报的交换。
协调过滤方法则将上述的过程自然地融为一体。
所以,我们可以为协调过滤做以下的定义。
协调过滤（CollaborativeFiltering）：
从人类的情报收集活动中,归纳抽象出其所对应的爱好,关心,意图等形态意识,并通过获取的收集情报及归纳抽象出的形态意识,对人类进行分类,实现类似人类间的情报交换的手段。
另外，还有各种各样不同的定义方法。
比如，1996年出现的协调过滤法研究系统Grouplens（协调过滤法最有名的研究系统之一），其开发者之一PaulResnick有过如下的说明。
“Guidingpeople’schoicesofwhattoread，whattolookat，whattowatch，whattolistento（thefilteringpart），anddoingthatguidancebaseoninformationgatheredfromsomeotherpeople（thecollaborative）。
”
可翻译成下文：
「以从其他用户收集到的情报（协调部）为基础，向每个利用者提供“应该读什么”，“应该关注什么”，“应该看些什么”，“应该听些什么”等建议（过滤部）」
从上述的表述中可以看出，对各种各样的情报来说，人们的评价及这些情报在社会中的影响可以被用来判断情报本身的价值，以及决定是否值得被推荐，这也就是协调过滤法的一个最大的特征。
正是基于这点，有时也称其为社会过滤法（SocialFiltering）。
作为协调过滤方法的一种，为实现能从洪水般的情报中抽取用户必要的信息,推荐系统（RecommenceSystem）常备使用。
另外，为能实现利用者爱好的自动追踪及判断，Agent系统（Agentsystem）技术及人工智能技术的研究利用,也有很大的潜力。
协调过滤法用到的算法有以下几种：
I．ActiveCollaborativeFiltering（ACF）
最初的协调过滤系统是Xerox公司的PARC研究所的电子邮件系统，由DavidMalts等人开发研究的InformationTapestry电子邮件系统，该系统被LotusNotes中的Printer部分所采用。
该系统的特点是:
彼此相识、指定范围内的用户通过相互指定，可以做到指定人与其认可的某一领域专家（被指定人）间的情报同步。
II．AutomatedCollaborativeFiltering（ACF）
正如其名称所示，系统会根据用户已有的评价值，对尚未处理的情报进行自动评价（预测），将得分高的情报主动向用户推荐。
自动评价的预测值则是根据其他用户和本用户的评价情报，采用皮尔森相关系数等相关算法而计算出来的。
这种方法有它的缺点。
由于归根到底是靠用户的评价值而进行推荐的，如果某个情报谁也没进行评价则永远得不到推荐。
另一方面，评价数据不足时推荐的精度也受影响。
另外，情报量和用户数（评价数）差距较大时，难以找到附近的用户等。
MIT（麻省理工学院）的音乐情报推荐系统Ringo，明尼苏达大学的Netnews推荐系统Grouplens等许多协调过滤系统都采用了这一种方法。
III．FeatureGuidedAutomatedCollaborativeFiltering（FGACF）
根据用户的爱好，从事的领域各不相同这一现实，采用把作为过滤对象的项目群赋予属性情报，从而缩小问题的范围，提高推荐精度的方法即为FGACF法。
FireflyNetworks公司（现已被MicroSoft公司收购）的Firefly采用了这个方法。
纯粹的ACF基本上不考虑情报的内容，在情报量不断增大的时候仍把各种情报一视同仁，很容易造成错误的推荐。
另外，存在着随情报量增大计算时间也增加的问题。
为解决这些问题，事先把各种情报通过赋予属性情报的方法进行分类（FeatureGuided），根据属性情报分组，将爱好相近，领域类同的有用情报尽早地向用户推荐。
IV．Content-BasedCollaborativeFiltering
当主要以Web网页，Netnews信息等文章情报作为过滤处理对象的时候，同时结合情报内容（Contents）过滤处理和协调过滤处理两者长处的作法也逐步得到了完善和发展。
近年来,以互联网的各种Web网页作为过滤处理对象，从文章中出现的各个关键词组出发，对系统中新登录情报进行预测评价的方法受到了广泛的关注。
通过事先将各种情报分组的方法,达到提高协调过滤处理精度目的的手法得到了引人注目的发展。
斯坦福大学（StanfordUniversity）的产品Fab，明尼苏达大学计算机科学工程系（Dept.ofComputerScienceandEngineeringattheUniversityofMinnesota）的NetPerceptionsInc.的产品Filterbots等都是文章情报基础的协调过滤系统的例子。
上面提到的作为Netnews的推荐系统Grouplens也在把成为推荐对象的文章分成Newsgroup方面下了大的力量，所以从广义上也可以说是一个FGACF系统。
除此之外，世界上各大学和公司也在研究利用情报的属性进行多变量解析的Cluster分析法自动地把项目分组，从而提高系统性能和精度。
以上各种算法的实现，基于大量的传统数学模型，一种算法中可能包含有多种数学模型，也可能是某一算法对应于多种数学模型候补。
从类别上可分成类似算法数学模型，分组算法数学模型，自然语言分析数学模型等三类。
关于这些数学模型情报,我们在下一节中有较详细的记述。
协调过滤法的特点
下表列出了协调过滤法的主要特点。
优点
缺点
不依赖于情报的内容
可解决仅靠一般方法而解决不了的情报过滤问题
初期评价的问题（earlyraterproblem）单纯的协调过滤法不能对新登录的情报进行评价预测。
另外，对于登录的情报及新注册的用户而言，
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