【摘 要】
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该文对基于数据挖掘的实现技术做了深入的研究,从整个系统角度出发,运用新兴的数据分析方法,探索开发智能化信息分析和决策支持工具的解决方案,主要研究成果如下:针对时序数
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该文对基于数据挖掘的实现技术做了深入的研究,从整个系统角度出发,运用新兴的数据分析方法,探索开发智能化信息分析和决策支持工具的解决方案,主要研究成果如下:针对时序数据库中的数量属性,提出一种新的模型--数量型属性的趋势模式模型(QMP),用于发现多个数量属性的变化趋势之间的关系.研究了将时序数据库转化为比率数据库的趋势变化模型的可靠性和效率,并给出基于该模型的挖掘算法实现步骤.基于QMP模型的挖掘是一种通用技术,不仅可以用于发现价格变化与利润变化之间的关系等知识,还可以用于其它数据挖掘系统.对聚类技术进行改进,提出一种技术:将数据库中的数据对象首先使用CLIQUE算法进行粗分,并确定K的值,之后基于这个结果使用经典的聚类算法.从而排除原经典聚类算法对孤立点以及K值的敏感性.运用数据挖掘的最新研究成果,完成了将一个基于挖掘趋势模型QMP模型的数据挖掘原型系统的连接工作.原型系统分为数据预处理,QMP模型变换、数据挖掘分析、数据验证等几个子系统,对数据进行验证型分析和发现型分析,完成信息分析和决策支持的任务.该文探讨的研究工作很有理论意义和实际应用价值.目前趋势分析技术尚未成熟,而当前的大多数趋势比率分析系统又多忽略了数据挖掘技术.该文设计的原型系统既可以用于一般用户,具有实际应用前景;也可以将模型作为继续拓展的基石,对趋势挖掘进行进一步的研究.
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