基于XBRL層次結構的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、XBRL作為一種基于XML的可擴展性商業(yè)報告語言,目前已廣泛應用于財務系統(tǒng)中。該語言擁有技術規(guī)范,分類標準和實例文檔三層結構關系,技術規(guī)范規(guī)定了XBRL所需遵循的語法規(guī)范和相關技術標準,分類標準則依賴于技術規(guī)范和會計準則,由模式文件和鏈接庫構成,實例文檔則是在XBRL技術規(guī)范和分類標準的基礎上產(chǎn)生的一種商業(yè)報告語言,它存儲了企業(yè)財務的詳細數(shù)據(jù),用來通過互聯(lián)網(wǎng)傳達信息。而數(shù)據(jù)挖掘與XBRL層次結構的融合給我們的數(shù)據(jù)分析帶來了便利。因企業(yè)財

2、務數(shù)據(jù)越來越多,利用數(shù)據(jù)挖掘方法挖掘出我們需要的信息顯得極為重要。XBRL核心思想為先提取數(shù)據(jù)源,再將數(shù)據(jù)源文檔轉(zhuǎn)化為xml文檔,然后通過文檔轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為XBRL格式,XBRL格式文檔就可以存儲于用戶數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)或上傳于瀏覽器中供用戶數(shù)據(jù)分享。數(shù)據(jù)挖掘便是從XBRL文檔中提取有關信息加以分析提煉出我們需要的數(shù)據(jù)。
　　本文提出了一種基于XBRL層次結構的數(shù)據(jù)挖掘模型架構,該模型架構包括數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換,X-Hive數(shù)據(jù)存儲,關聯(lián)規(guī)則挖掘

3、,結果展示四大模塊,該模型綜合了XBRL層次結構思想,符合數(shù)據(jù)挖掘相關流程,并利用數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則方法和XQuery查詢思想對存儲于X-Hive數(shù)據(jù)庫中的XBRL數(shù)據(jù)做深度挖掘。在對X-Hive數(shù)據(jù)庫進行XBRL數(shù)據(jù)挖掘的過程中,通過對Apriori算法進行改進,提出了一種基于X-Hive數(shù)據(jù)庫的DC-Apriori挖掘算法,從而對XBRL的數(shù)據(jù)挖掘更加高效。實驗表明:在X-Hive數(shù)據(jù)庫中采用DC-Apriori算法進行XBRL關