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文檔簡介
1、隨著中國加入世貿(mào)組織,外貿(mào)進出口交易日趨頻繁,同時,隨著計算機信息管理技術的普及,每天都會產(chǎn)生數(shù)量巨大的交易數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中潛在蘊含著巨大的有價值信息,傳統(tǒng)的報表功能和統(tǒng)計分析工具已經(jīng)不能滿足同益增長的用戶需求,企業(yè)需要更為智能化的決策系統(tǒng),通過科學的方法找出蘊含在數(shù)據(jù)中的價值,商業(yè)智能技術應運而生,其中數(shù)據(jù)挖掘是最為重要的實現(xiàn)手段之一。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中提取有用的、新穎的知識的處理過程,主要用于在企業(yè)的數(shù)據(jù)庫中找到和提取相關的模式
2、或知識,為企業(yè)優(yōu)化管理和業(yè)務提供決策支持。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術的這個特點,并針對傳統(tǒng)的信息管理系統(tǒng)在決策支持方面存在的不足,本文提出把數(shù)據(jù)挖掘應用到外貿(mào)進出口行業(yè)的競爭情報系統(tǒng)中以提高企業(yè)管理的決策支持功能。本論文具體工作如下: 1.針對外貿(mào)進出口行業(yè)中如何合理配置資源的問題,引入關聯(lián)規(guī)則和序列模式方法,并針對關聯(lián)規(guī)則中Apriori算法I/O開銷過大、效率較低等問題,提出了經(jīng)過改進的算法AIMP,在降低系統(tǒng)時間、空間復雜度等方面具
3、有良好效果。經(jīng)過在J2EE挖掘平臺上的驗證,證實改進算法是行之有效的。 2.針對外貿(mào)進出口行業(yè)中信用評價、趨勢分析等問題,引入數(shù)據(jù)挖掘中決策樹分類方法來加以解決。在分析了ID3等分類算法的基礎之上,提出了解決實際問題的方案并在挖掘試驗平臺上實現(xiàn)。 3.針對外貿(mào)進出口行業(yè)競爭情報系統(tǒng)的特殊性,設計了適用于貿(mào)易數(shù)據(jù)挖掘的整體系統(tǒng)架構。系統(tǒng)為Browser/Server三層架構分布式應用系統(tǒng),相比傳統(tǒng)的Client/Serve
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