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《北京交通大学》 2014年
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基于聚类和关联规则的港口生产数据挖掘研究

苏俊鹏  
【摘要】:在港口采用信息化运作的背景下,港口作业已经由以往的手工操作转化为目前依靠信息技术的自动化操作,并且已经积累了大量数字化的生产作业信息。港口生产作业的能力体现着它的生命力,同其它领域一样,港口生产数据中也蕴含着潜在的有价值的信息有待于发现。 数据挖掘技术的不断发展以及在各领域中的不断应用,为解决目前在港口生产数据的管理中存在分析和挖掘功能匮乏的问题提供了解决思路和方法。本文首先介绍了在现有的港口信息化背景下,信息化推进到现阶段港口生产数据对于分析与挖掘功能的迫切需求和使用数据挖掘技术的必要性。介绍了国内外港口的数据挖掘现状以及将数据挖掘应用于港口企业的相关理论,为后续的工作做了铺垫。其次阐述了如何将聚类与关联规则挖掘联合应用于港口企业,并探讨其可能性。使用聚类分析方法得出船舶分群的结果,进而使用改进后的关联规则挖掘进行分析,从港口企业的实习需求出发,将挖掘结果与需求相对应,深入的挖掘港口生存数据的隐含价值。最终对挖掘结果进行解释与分析。
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