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《重庆大学》 2004年
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面向商业智能的并行数据挖掘技术及应用研究

熊忠阳  
【摘要】:随着企业信息化进程的不断推进, 很多企业已经积累了大量的业务数据,但这些业务数据的商业价值并没有得到充分的挖掘和利用。随着市场竞争的不断加剧, 企业需要商业智能指导业务行为并进行辅助决策, 以便在激烈的市场竞争中赢得主动和更多的商机。作为企业实现商业智能核心技术的数据挖掘技术虽然为企业实现商业智能提供了可能和技术保证,但是面对企业复杂的数据分析问题,现有数据挖掘技术显然不能很好适应并较好地解决所有这些问题。除了需要研究更好的数据挖掘技术和理论以外,如何提高数据挖掘的效率已经成为学术界研究的焦点。 本论文以商业智能应用为背景,以提高数据挖掘的效率作为研究目标,将并行处理技术与数据挖掘技术紧密结合在一起,从并行数据挖掘体系结构、数据挖掘结果模式的表达和存储、并行神经网络?BP算法以及其商业应用等四个方面,为实现商业企业的商业智能提供了一整套解决方案。因此本论文的研究工作具有较高的学术意义和实用价值。 论文的主要创新性工作可以归纳为以下几点: 在深入分析、归纳PRAM、BSP和阶段模型特点的基础上给出了三种并行计算模型计算时间耗费的一般性公式,从而为并行体系结构或者并行算法的性能评价提供了有价值的参考公式。 提出了一个面向商业智能的、具有较高数据挖掘效率的并行数据挖掘体系结构。论文选择具有较高性价比的COW和PVM作为并行计算平台;通过在并行数据挖掘体系结构中增加模式库管理系统,对数据挖掘的结果模式进行存储和管理,从而有效利用了历史模式,提高了整个数据挖掘系统的效率。 提出了一种将关联、分类和时序三种数据挖掘结果模式进行统一存储及统一操作的方法。论文利用关系数据库来存储关联、分类和时序三种数据挖掘结果模式,并给出了存储方法的关系代数描述;为了方便对结果模式的操作,又定义了结构化查询语言SPQL(Structured Pattern Query Language),给出了SPQL语句的具体实现方法。所提出的三种数据挖掘结果模式存储方法是对多种结果模式存储方法进行的一次有益的、创新性的探索。 设计出了一个可以较好解决局部极值、具有较快收敛速度的二次并行神经网络TP-BP算法。并行TP-BP算法以具有较优性能的RPROP算法为 WP=6 基础,通过不等量划分权值搜索空间的方法,在正式训练之前先并行地寻找最小极值区域,然后再用第二次并行操作对BP网络进行训练,从而很大程度上避免了局部极小、加快了收敛进程、降低了epoch数。实验结果表明二次并行TP-BP算法具有较好的加速比性能和适用性。 结合重庆市应用基础项目的研究,建立并初步实现了一个医药销售趋势预测模型。该医药销售预测模型采用了并行TP-BP算法,并在基于COW的并行计算环境下实现。实际应用效果表明,药品销售趋势预测模型所给出的销售趋势预测值与实际销售情况基本吻合,对于企业的经营决策具有较高的参考价值,同时也进一步验证了论文所提出的并行数据挖掘体系结构和并行TP-BP算法的可行性和实用价值。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 何月顺;杜萍;;一种面向商业智能的数据挖掘体系结构的应用研究[J];商场现代化;2009年04期
2 刘桂峰;崔志明;陈建明;;智能管理决策门户体系结构研究[J];计算机技术与发展;2007年10期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 肖建立;基于语义的股评信息的推理与系统架构的研究[D];武汉理工大学;2011年
2 朱彪;基于CSR视角的移动终端商务智能系统研究[D];重庆工商大学;2011年
3 张晓玲;数据挖掘算法的加权及其在商业智能中的实现与应用[D];电子科技大学;2011年
4 晏智;商业智能中模型运行关键技术的研究与实现[D];东北大学;2009年
5 陈静;基于商业智能的数据挖掘的研究[D];贵州大学;2008年
6 苏盾;商业智能在股票信息系统中的应用与研究[D];武汉理工大学;2009年
7 武峰;商业网站营业数据挖掘与分析[D];华南理工大学;2009年
8 王刚;数据挖掘技术在出入境管理中的应用研究[D];贵州大学;2009年
9 周明侃;一个商业智能系统的分析与应用[D];北京邮电大学;2010年
10 刘力成;商务智能在健康评估系统中应用研究[D];电子科技大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 向国全,董道珍;BP模型中的激励函数和改进的网络训练法[J];计算机研究与发展;1997年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 王敏,王福田,刘仍奎;基于客户服务中心的铁路客运营销系统[J];北京交通大学学报;2004年06期
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6 钟代笛;计算机与语音的完美结合——CTI技术[J];北京广播学院学报(自然科学版);2002年03期
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10 黄海;林齐宁;;一种带有导向性的聚类方法在电信客户细分中的应用[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2006年01期
中国重要会议论文全文数据库 前6条
1 张世海;刘晓燕;涂庆;欧进萍;王光远;;知识发现及其在高层结构智能选型中应用[A];计算机技术在工程建设中的应用——第十二届全国工程建设计算机应用学术会议论文集[C];2004年
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3 朱双东;艾智斌;阎夏;;BP网络学习算法的改进方案探析[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年
4 吴今培;胡旭川;陈世权;;非线性时间序列动态建模与预测的BP神经网络方法[A];1999年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1999年
5 姚美村;乔延江;;中药药性量化方法对补虚药功效归类影响的KDD研究[A];2002中医药博士论坛——中医药的继承、创新与发展[C];2002年
6 朱筱兰;席晓乾;;浅谈数据挖掘技术在增值业务中的应用[A];四川省通信学会2012年学术年会论文集[C];2012年
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1 王吉权;BP神经网络的理论及其在农业机械化中的应用研究[D];沈阳农业大学;2011年
2 彭真明;地震反演中的非线性优化方法及应用研究[D];成都理工学院;2001年
3 朱建生;基于知识管理的现代办公信息系统的研究[D];铁道部科学研究院;2002年
4 皮德常;CIMS数据库中数据挖掘关键技术的研究[D];南京航空航天大学;2002年
5 毛国君;数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究[D];北京工业大学;2003年
6 屈忠义;基于人工神经网络理论的区域水—土(盐)环境预测研究[D];内蒙古农业大学;2003年
7 刘盛平;基于支撑双分子层膜的智能生物传感器系统研究[D];重庆大学;2003年
8 丁宁;外圆纵向智能磨削研究[D];吉林大学;2004年
9 王萍;基于数据挖掘技术的消费者行为研究[D];吉林大学;2004年
10 陈湘涛;数据仓库与数据挖掘技术在新型铝电解控制系统中的应用研究[D];中南大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周霞;基于粗糙集的电子商务交易知识获取研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李新;支持向量机的核方法及其多核聚类算法的研究[D];中国海洋大学;2010年
3 李由;基于DMX语言的数据挖掘算法包原型系统的设计与实现[D];华东师范大学;2011年
4 贺建军;基于SVM的客户流失预测研究[D];昆明理工大学;2009年
5 朱金晓;商业智能系统中ETL模块的设计与实现[D];西安电子科技大学;2011年
6 谢雨珂;CY移动通信公司客户关系管理研究[D];中国地质大学(北京);2011年
7 龚劲松;数据挖掘在中考数据分析系统中的应用与研究[D];西安工业大学;2011年
8 戴乐;交通气象实时监测与数据管理系统的设计[D];南京信息工程大学;2011年
9 刘孝会;基于决策树算法的IT行业客户流失预测技术研究[D];江西理工大学;2011年
10 李易;基于用户行为分析的应用软件商店CRM研究与实现[D];电子科技大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张国琼,陈雪波,董贵宏;工业控制软件互操作标准——OPC技术及应用[J];鞍山科技大学学报;2003年01期
2 吕罗文,张书杰,余彦峰,翟东升;基于数据仓库模型技术构建个人征信系统[J];北京工业大学学报;2005年04期
3 熊华,刘凤新,潘小莉;Windows动态链接库原理分析及其应用[J];北京化工大学学报(自然科学版);2004年01期
4 杨玉中;张强;吴立云;;基于熵权的TOPSIS供应商选择方法[J];北京理工大学学报;2006年01期
5 李学生,戴波;基于DLL的Labview数据采集系统[J];北京石油化工学院学报;2005年02期
6 蒋国瑞;杨晓燕;赵书良;;基于Multi-agent的面向中小企业的柔性商务智能平台研究[J];商业研究;2006年14期
7 雷兵;;Web使用挖掘在B2C网站中的应用研究[J];商业研究;2006年22期
8 王利敏;赵歆;陈家旭;薛飞飞;赵晖;;亚健康状态综合评价指标体系研究思路探析[J];中华中医药杂志;2010年02期
9 赵春燕;;数据挖掘技术及其在高校图书馆的应用[J];北京政法职业学院学报;2007年03期
10 张大志,刘磊;一种本体的形式描述方法及其应用[J];吉林大学学报(信息科学版);2004年01期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 贺志;关联规则优化方法的研究[D];北京交通大学;2007年
2 杜奕;时间序列挖掘相关算法研究及应用[D];中国科学技术大学;2007年
3 董晓莉;时间序列数据挖掘相似性度量和周期模式挖掘研究[D];天津大学;2007年
4 王刚;混合智能系统及其在商务智能中的应用研究[D];复旦大学;2008年
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1 蒋宝森;企业绩效评价系统研究[D];武汉理工大学;2002年
2 王雁;基于动态连接库技术的汽车驱动桥主锥总成选垫机[D];合肥工业大学;2003年
3 王有刚;经营分析系统理论探讨及其在移动通信公司的应用研究[D];昆明理工大学;2004年
4 朱冀;基于数据仓库的统计报表系统的设计与实现[D];电子科技大学;2004年
5 吴长泽;基于OLAP的商业智能系统研究及应用[D];重庆大学;2004年
6 潘力强;资本结构与经营绩效的相关性研究——对深市A股上市公司的实证分析[D];对外经济贸易大学;2005年
7 徐鹏;基于设计模式的计量管理信息系统的研究与构建[D];西北工业大学;2005年
8 王娟;数据仓库开发探索以及在社保领域的应用[D];电子科技大学;2005年
9 单缅;数据挖掘中模糊聚类分析的研究及其应用[D];吉林大学;2005年
10 宋英超;基于数据挖掘的销售预测决策支持系统研究[D];中国海洋大学;2005年
【二级引证文献】
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1 林昕;周永刚;严华;;基于WCF的商业智能系统的应用研究[J];计算机技术与发展;2010年07期
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1 阮文娟;商务智能ETL过程优化及质量控制在航空预警中的应用研究[D];武汉理工大学;2010年
2 肖建立;基于语义的股评信息的推理与系统架构的研究[D];武汉理工大学;2011年
3 张晓玲;数据挖掘算法的加权及其在商业智能中的实现与应用[D];电子科技大学;2011年
4 晏智;商业智能中模型运行关键技术的研究与实现[D];东北大学;2009年
5 刘力成;商务智能在健康评估系统中应用研究[D];电子科技大学;2010年
6 廖化生;商务智能技术在现代企业营销决策中的应用与研究[D];浙江理工大学;2012年
7 王晓东;商业智能技术在快速消费品行业中的应用[D];上海交通大学;2012年
8 杨培表;基于商业智能的IC企业信息系统的设计与实现[D];北京邮电大学;2011年
【相似文献】
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3 林大正;王行愚;;人工神经网络在物流预测中的应用[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
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5 王敬全;杨世幸;刘传勇;施平安;方爱毅;;船舶海上机动避台自导技术研究[A];中国航海学会2002年度学术交流会论文集专刊[C];2002年
6 申元霞;张翠芳;;GA-BP算法在系统辨识中的应用[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
7 王科俊;唐墨;张燕;;基于混沌BP算法的T-S型模糊神经网络的应用研究[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
8 陈振湘;陈剑勇;徐慎初;钟金水;;具有刺激-反应阈值的前馈神经网络[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
9 蔡聪波;徐慎初;陈振湘;;不同的混沌信号可影响BP网络的学习[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
10 吕迎阳;吴伯僖;徐慎初;陈振湘;陈剑勇;;BP神经网络初始化问题探讨[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
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7 本报记者 张峰;Sun开创存储新时代[N];网络世界;2005年
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9 记者 贾鹏雷;长城新品出世 安全PC升温[N];计算机世界;2005年
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1 熊忠阳;面向商业智能的并行数据挖掘技术及应用研究[D];重庆大学;2004年
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6 田金鹏;前馈神经网络在自适应逆控制中的应用研究[D];郑州大学;2005年
7 黄丽霞;基于神经网络的人工气候系统照度控制的研究与开发[D];中南大学;2005年
8 何永军;贫氧推进剂动静态燃速相关性研究[D];西北工业大学;2006年
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10 高云;基于GA-BP网络的铁水硅含量预测系统[D];合肥工业大学;2006年
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