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《北京工商大学》 2011年
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层次化数据可视分析方法及在PMS中的应用研究

陈贞子  
【摘要】:将科学研究、企业管理和社会生活中日益涌现的具有层次结构的数据处理后以直观的视图进行显示,对于理解其包含的信息、了解其规律,进而辅助决策是非常有现实性、必要性和可行性的。 层次信息的可视分析作为信息可视化和可视分析研究的主要领域,至今已有多种可视化的方法和技术,本文在比较几种常见方法的优点和缺陷的基础上,就树图的生成算法进行了深入的研究,并结合层次聚类的数据挖掘对Pivot算法提出了优化布局的改进。接着,探讨了采用定向无环图和区域依赖策略的图形动态交互显示技术,应用弹性压力模型对图元变换后的位置进行求解。在分析方面,提出了一个基于马尔可夫逻辑网的可视分析模型,解决了规则权重的获取问题,对可视化结果的准确性起到了辅助作用。最后,将层次可视化方法应用到了项目管理系统(PMS)的客户信誉评价及质量管理、文档管理子模块中,取得了较好的效果。 本文通过尝试各种办法改善矩形排列方式以减小矩形的长宽比,使图元尽可能趋近正方形。并结合数据挖掘中的层次聚类法,采用自底向上的凝聚算法对源数据进行分层分类聚合,使具有相似性的源数据靠近排列。因此提出了结合层次聚类的Pivot改进算法,达到了树图图元排列更清晰化、规律化的目标。 本文在可视化中引入马尔可夫逻辑网的概念,对源数据间关系规则权重确定问题提出了相应的可视分析模型VAM。最后将这一模型应用于项目管理系统的客户信誉评价中,通过对评价指标历史数据的学习推理,得到目标数据集的指标权重。经过实验证明,其对客户信誉评价的准确度比传统方法提高较大。
【学位授予单位】:北京工商大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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