搜集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的研究.pdf

1、該文結(jié)合大連大顯網(wǎng)絡(luò)有限公司開(kāi)發(fā)的貨運(yùn)代理管理系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的情況,研究了利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的、不為人們所知的信息的過(guò)程.論文共分五章,第一章介紹課題的來(lái)源、國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀和該論文的撰寫順序.第二章介紹貨代管理系統(tǒng),并詳細(xì)描述海運(yùn)貨代管理的主體流程,明確決策子系統(tǒng)在該系統(tǒng)中的位置,通過(guò)詳細(xì)分析決策子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流、控制流和各功能模塊的作用,使讀者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘有一個(gè)概要性的了解.第三章介紹人工智能領(lǐng)域的數(shù)據(jù)

2、挖掘技術(shù),從概念、內(nèi)容、本質(zhì)及其核心內(nèi)容等多方面剖析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并介紹美國(guó)SAS軟件研究所研究數(shù)據(jù)挖掘的方法論一SEMMA.第四章是論文的主體,著重介紹數(shù)據(jù)挖掘的全過(guò)程,按照SEMMA方法論首先進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,然后進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘階段,提出數(shù)據(jù)挖掘的概念體系和公認(rèn)的Apriori算法,從該算法演變出適合于貨代管理系統(tǒng)的生成頻繁項(xiàng)目集的算法;因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中存在效率上的不足,因此進(jìn)一步地提出了改進(jìn)方案;在事務(wù)處理中各個(gè)項(xiàng)目并不都是布爾型變量,