基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在不斷的發(fā)展，電子數(shù)據(jù)量以極快的速度飛速增長，數(shù)據(jù)量的增長速度如此之迅速，就給計算機業(yè)提出了一個全新的挑戰(zhàn)。事實上，在浩如煙海的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中，隱藏著巨大的有價值的不同用戶所需要的信息，如果對這些網(wǎng)絡(luò)電子信息進行有效的挖掘，并進行合理有效的利用，成為了計算機業(yè)一個重要的研究內(nèi)容。在這種情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生了，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將采用計算機及相關(guān)學(xué)科的綜合技術(shù)，并將這些技術(shù)廣泛應(yīng)用于這些海量數(shù)據(jù)查詢中，讓不同需求的用戶使用數(shù)據(jù)挖掘

2、技術(shù)，從海量電子數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同用戶需要的、潛在的、有用的有價值的數(shù)據(jù)，這是數(shù)據(jù)挖掘的目標。
　　多年來，經(jīng)過多年國內(nèi)外計算機工作者的共同努力，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究與應(yīng)用內(nèi)容不斷的得到擴展，現(xiàn)已取得了很大的成果，現(xiàn)在人們已經(jīng)結(jié)合了多種相關(guān)交叉學(xué)生，包括統(tǒng)計學(xué)、智能數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。但到目前為止，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的方法還不夠盡善盡美，采用的方法主要是借用人工智能的各種方法，并用這些方法來挖掘數(shù)據(jù)中存在

3、的知識，這種方法有很大的缺陷，主要是不能很好地理解數(shù)據(jù)中存在的知識。
　　可擴展商業(yè)報告語言 XBRL（eXtensible Business Reporting Language）的產(chǎn)生，有效解決了這一問題，XBRL是在可擴展標記語言XML（eXtensible Markup Language）基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，是一種計算機語言，主要應(yīng)用于商業(yè)信息電子化交流，它主要應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)報告信息交換方面，其優(yōu)點是為用戶提供低成本、高效率的服務(wù)，

4、同時為用戶提供及時的、準確的商業(yè)信息，XBRL是目前在非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的最新技術(shù)，XBRL的產(chǎn)生，極大推動了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展。
　　論文對XBRL的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型進行了構(gòu)造，此構(gòu)造包括數(shù)據(jù)獲取模塊、XBRL隧道以及基于 XBRL描述的知識庫等內(nèi)容；在文件系統(tǒng)中如何有效的存儲 XBRL數(shù)據(jù)，并將改變存儲的數(shù)據(jù)的格式，將電子文件的方式保存為可以方便操作的XBRL格式，并利用系統(tǒng)軟件進行妥善處理。
　　論文將在研究現(xiàn)有XM

5、L工具的基礎(chǔ)上，試圖開發(fā)一個XBRL分析文檔生成系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要是根據(jù)所應(yīng)用的XBRL分類標準，將在系統(tǒng)中存在的電子數(shù)據(jù)生成可方便操作的XBRL文檔，該生成器嚴格按照國家規(guī)定的XBRL的分類標準，同時按照 XBRL的技術(shù)規(guī)范進行總體設(shè)計，整體想法是將電子數(shù)據(jù)按照XML形式分成不同的類，在分類的基礎(chǔ)上存入相關(guān)的數(shù)據(jù)鏈接庫，再進行操作，該系統(tǒng)要具有封閉性即易操作性，即操作人員不需要了解太多的計算機知識，也不需要了解更多的XBRL相關(guān)知識和X