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《上海海运学院》 2001年
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数据挖掘在GZXDE-DM模型中的实现

山波  
【摘要】: 虽然数据库的应用已有30余年的历史,数据库中也积累了大量的数 据,但数据挖掘却是20世纪80年代后期兴起的一门学科。这门学科的发展 主要是应用驱动的结果。随着各行各业,特别是商业中竞争的加剧,决策关 系到一个单位的存亡。这就要求数据库不仅支持一个单位的操作和运行,还 要支持一个单位的决策。数据仓库提供决策所需要的数据,而数据挖掘则提 供决策所需要的高层次的知识。数据挖掘正是在这样的背景下应运而生的。 国外在数据挖掘这一领域发展十分迅速,已建立起了许多可进行数据挖掘的 系统。而国内很少见到类似的系统,决策分析也大部分是基于关系数据库的, 很少有基于多维数据库的。 多维数据库是以多维方式来组织和观察数据的,这些数据是以“超立方” 块的形式存储的。多维数据库的优势不仅在于多维概念表达清晰,占用存储 空间少,更重要的是它有快速的执行速度。 本文借助于Essabase多维数据库,从多维的角度出发,结合本人研究 生期间从事的课题《港口装卸定额系统》的研究与开发,论述了基于多维的 数据挖掘模型GZXDE-DM的具体实现方案。在多维数据库上进行数据挖掘是 GZXDE-DM模型的一大特色。 GZXDE-DM数据挖掘模型的重点不在于挖掘出什么样的信息,而是以港口 装卸定额为背景,探讨一下如何建立一个面向应用的、通用性较强的、基于 多维数据库的数据挖掘模型。在GZXDE-DM数据挖掘模型的实现过程中,采 用了联机分析OLAP和联机挖掘OLAM技术,融合了数据仓库技术、C/S技术、 决策树技术和INTRANET技术。 GZXDE-DM数据挖掘模型可扩充性好,易于集成。完全可以以此为基础, 进行更深层次的开发,建立起一个非常实用的决策支持系统。
【学位授予单位】:上海海运学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP311.13

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