【摘 要】
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本文通过分析中国对外贸易额之最的纺织品贸易数据，对我国纺织品贸易活动中经常遇到“反倾销”等问题，探索性地提出了运用数据挖掘的序列模式算法以及相似性查找的方法对我国纺
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本文通过分析中国对外贸易额之最的纺织品贸易数据，对我国纺织品贸易活动中经常遇到“反倾销”等问题，探索性地提出了运用数据挖掘的序列模式算法以及相似性查找的方法对我国纺织品贸易活动进行科学的预警。具体包括以下三方面的工作：
(1)研究当前纺织品贸易活动的现状，探讨了应用序列模式挖掘算法进行贸易预警的可能性，并给出了包括实现在内的预警系统的一套完整流程。
(2)通过对AprioriAll算法、AprioriSome算法、GSP算法等几种实用的序列模式挖掘算法的比较和分析，找出这些算法对于本系统的优缺点，结合贸易活动自身的特点和需要，将AprioriSome算法做了二点改进以达到满意的效果。
(3)对于算法实现以及平台的选用做了全面的比较和分析。对用目前最流行的两种平台.NET和J2EE来实现算法做了细致的比较，并对B/S结构下中间层的使用做了一些研究，最终采用轻量级的中间层技术Hibernate以提高开发效率。
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