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可拓数据挖掘方法及其应用研究

唐志航  
【摘要】:随着计算机技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,使得人们积累的数据远远超过人们分析和理解数据的能力。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更深层次的分析,以便更好地应用数据和提供决策支持。数据挖掘技术为了解决“数据爆炸但知识贫乏”的问题便应运而生。成为目前具有挑战意义的研究热点之一。数据挖掘就是从大量的、不完全的、冗余的、有噪声的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的信息和知识的过程。 随着经济全球化的推进,环境的多变促使了信息和知识的更新周期缩短,创新和解决矛盾问题越来越成为各行各业的重要工作。因此,如何挖掘变化的知识就成为数据挖掘研究的重要任务。可拓数据挖掘是可拓学和数据挖掘结合的产物,它探讨利用可拓学方法和数据挖掘技术,去挖掘数据库中与可拓变换有关的知识,包括可拓预测知识、可拓分类知识、可拓关联规则和传导知识等可拓知识。 在全面综述国内外现有可拓数据挖掘方法的基础上,从方法到应用对可拓数据挖掘关键技术进行了深入的研究,综合运用可拓学理论、粗糙集理论、模糊理论、集对分析等其它数据挖掘方法,寻找出一种行之有效的创新模型化方法,即可拓数据挖掘模型与方法,主要研究成果如下: (1)基于可拓聚类的预测方法研究 传统的预测方法往往受样本数目的限制,而且对于指标的变化不能准确的、定量的描述,针对传统预测方法的复杂性,结合可拓学和聚类方法,建立可拓聚类预测模型,首先通过系统聚类的方法,对相近的属性聚类,以达到属性约简,然后对余下的各属性变化率进行可拓聚类,采用比重权数法和主观经验来确定权重系数,来进行可拓聚类预测。最后以中国联通2002-2008年的相关指标,来预测企业另外某个指标的量值。对2008年的某个指标进行可拓聚类预测,预测结果和中国联通2008年公布的年报中某个指标的数值是完全相符的,说明利用可拓聚类预测方法进行预测是可行的。其分析结果对于中国联通战略的制定有一定的参考意义。 (2)基于可拓的客户繁衍价值研究与应用 当前客户价值评价侧重于静态的描述,缺乏动态的研究,特别是基于口碑效应的潜在价值的定量研究,针对当前客户价值评价的缺陷和难以描述定量定性相结合的不足,结合可拓学和客户价值理论,用共轭分析方法,细分客户价值,提出了基于可拓的客户繁衍价值,通过定性和定量的方法,建立基于可拓的客户繁衍价值模型。最后针对中国联通近期推出的推荐有奖,入网有礼活动,定量计算客户的繁衍价值,其分析结果对于中国联通销售策略的制定具有一定的参考意义,对其他企业的营销策略、口碑和形象宣传也具有一定的参考意义。 (3)基于粗糙集的可拓数据挖掘及其在企业品牌细分中的应用 针对当前数据挖掘属性约简和权值系数确定的复杂性和主观性,结合可拓学和粗糙集方法,建立企业品牌细分模型,首先通过粗糙集联系度的方法,对属性进行约简;再利用粗糙集方法和相关经验确定各属性的权值系数,对企业品牌进行细分。最后通过对中国联通现有的三大品牌相关指标分析,并提出品牌整合建议,能对新客户的入网提供适宜的差异化服务。其研究结果对企业的客户关系管理具有一定的工程实践意义。 (4)基于可拓的关联规则研究及其应用 关联规则的有效性是随时间发生动态改变的,针对当前关联规则挖掘的静态性,结合可拓学和关联规则方法,首先分析可拓变化引起的正质变域、负质变域、正量变域、负量变域和拓界,对关联规则的前后件分别进行正可拓变换、负可拓变换、正稳定变换、负稳定变换和拓界变换,然后给出可能的可拓关联规则,着力分析正可拓变换情况和负可拓变换情况,并给出相应的支持度和可信度。最后对中国联通新套餐推出前后的指标变化进行分析,着重分析其正负可拓变换,针对不同类型的客户,给出可行的套餐建议。结果说明基于可拓的关联规则是有效的。其分析结果对于中国联通销售策略的制定具有一定的工程实践意义。 最后进行了概括性总结,并提出了有待进一步研究的方向。研究成果对于中国联通乃至其他企业的战略决策、客户关系管理、营销策略、形象宣传具有一定的理论意义和工程实践意义。


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