基于時(shí)序數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘及其在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用.pdf

1、該論文研究工作主要分為三個(gè)部分:1.研究現(xiàn)狀、基礎(chǔ)理論和概念的介紹.闡述了數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀及其在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的意義;詳盡描述了現(xiàn)有轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘方法的基本模型和具體算法;在對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的Apriori算法進(jìn)行了深入的研究后,提出了新的Apriori<'C>算法;介紹了概率關(guān)系模型,并對其上的完整性約束、關(guān)系運(yùn)算和關(guān)系代數(shù)進(jìn)行了重新的定義.2.基于時(shí)序數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘算法的提出.現(xiàn)有的轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘有兩點(diǎn)不足:挖掘出的規(guī)則缺乏代表

2、性和挖掘?qū)ο筮x取的偶然性.這些不足嚴(yán)重制約了轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘方法的深入使用.我們利用關(guān)聯(lián)規(guī)則和轉(zhuǎn)移規(guī)則相結(jié)合的辦法既解決了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘表象性的問題亦解決了轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘出的規(guī)則缺乏代表性;針對偶然性問題,我們引入概率數(shù)據(jù)模式到轉(zhuǎn)移規(guī)則挖掘中,避免了挖掘過程中只看到"現(xiàn)在"而忽視了"過去",降低了偶然性.3.原型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).在分析和實(shí)現(xiàn)了上述算法后,我們在一個(gè)原型系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)了該算法,證明它是可行的,其所得出的知識(shí)和規(guī)則對于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能夠提供有