基于描述逻辑的扩展预测模型标记语言EPMML

预测模型标记语言PMML正被许多数据挖掘组织作为标准化的数据挖掘模型描述语言.然而,由于数据挖掘技术的不断发展,参与建立PMML的数据挖掘厂商的经验有差异,PMML本身含有的大量语言元素不可避免地带来基于PMML的数据挖掘元数据的语义不一致问题.为解决这个问题,提出了一种基于描述逻辑的扩展预测模型标记语言EPMML,详细分析了EPMML的描述逻辑基础SOIN,设计EPMML的语言元素.基于EPMML描述的数据挖掘元数据可以转化为基于SOIN的知识库,进而进行知识推理以自动发现数据挖掘元数据的内在语义不一致问题.Racer推理实例验证了EPMML语言的良构性,良好表达能力和推理有效性.     

基于PMML的自组织神经网络元模型

Kohonen自组织特征映射网络SOM因其能够将高维数据映射为二维特征图而广泛应用于数据探索分析活动中。预测模型标记语言标准PMML是一个与平台及系统无关的数据挖掘模型表示语言,但其中并未包含SOM元模型的定义。通过对SOM模型的应用需求分析,提出了基于PMML的SOM元模型定义,可使模型生成与模型存储相分离,使用户在脱离模型生成系统的情况下进行模型的可视化及利用。     

基于PMML标准的数据挖掘本体构建

针对实际问题选择数据挖掘方法是一个困难的工作,使用本体对数据挖掘方法进行建模并为用户推荐适合的方法是一个可行的解决方案。PMML是一种应用广泛的数据挖掘国际标准,提出了一种基于PMML标准构建数据挖掘本体的方法并用Protégé构建了一个本体,为利用本体推理为用户推荐挖掘算法奠定了基础。     

基于工作流的数据挖掘PMML模型实现

随着计算机、数据仓库等技术的发展,数据挖掘在电信、银行等行业中得到了越来越广泛的应用.本文提出了应用PMML标准实现不同数据挖掘模型、工具间数据的传递的方法,同时将工作流应用到数据挖掘系统中,实现了由用户定制数据挖掘过程和选择算法的功能,解决了多个数据挖掘模型、算法间的互操作问题,同时运用工作流增强了数据挖掘系统用户自主定制和选择的能力.     

基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用

在阐述了商务智能及数据挖掘的基础上,阐明了数据挖掘在商务智能中的重要意义.鉴于本体在数据挖掘中的应用,提出了一种基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用, 并从理论上阐述了该技术的可行性.在数据挖掘过程中引入本体,挖掘来的信息更加全面、准确,减少了可能由主观因素和人为失误所带来的不良后果.     

基于本体的数据挖掘技术应用于商务智能中的实际应用

首先阐述了挖掘技术与商务智能的含义,指出了数据挖掘技术应用在商务智能中的意义,结合新时期我国各大企业的发展实际,对基于本体的数据挖掘技术应用在商务智能中的实际情况进行了分析,旨在利用数据挖掘技术,发挥出企业商务智能系统的优势,提高企业核心竞争力,促进企业长远发展。     

预测模型标记语言应用分析

论文在阐明统计分析中的预测模型移植问题之后,介绍了预测模型标记语言(PMML),提出基于PMML的应用框架,并通过DataSpace和SolEuNet两个实际应用分析和探讨了PMML。最后总结了对数据处理的认识和PMML/XML的展望。     

基于WebGIS的计生药具数据挖掘系统

针对计划生育药具管理服务平台数据库数据量大、信息多元化及复杂化、地域关联性强等特点,设计和实现了基于WebGIS的计生药具数据挖掘系统JSMiner。JSMiner中引入了基于GIS和专题图的多视角多尺度可视化技术、基于RBAC身份认证、PMML标准语言等,是一个有状态双模式的数据挖掘系统。     

基于SAP的BI分析与应用

BI即商务智能,商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统的储存和管理.通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告.ERP数据分类综合分析项目为例,分析了BI技术的实现以及应用.     

基于时间序列模型数据挖掘的商务智能

对商务智能、数据挖掘的概念和两者的关系做了简要的描述,并对当前流行的数据挖掘算法做了介绍。通过对某地区一段时期GDP和当地用电的情况进行数据挖掘说明在当今以信息为基础的企业竞争中．商务智能对企业管理者、决策者意义重大。     

基于商务智能的医院医保业务决策支持系统的研究

利用商务智能技术为医院医保业务的科学管理和决策提供支持。本文首先利用数据抽取、转换及装载工具获取有效数据,并通过建立多维模型和数据分析、数据挖掘方法生成各种分析、统计报表及图形。然后,建立智能的医院医保业务决策支持系统架构和数据仓库模型,并对医保病人的医疗费总额、药费比、自费比等进行多维度、多角度分析。结果表明,该智能系统在控制过度医疗、控制医保支出等方面提供了科学管理和决策依据。     

基于Agent的商务智能模型研究

针对传统的商务智能系统存在的被动性和集成困难的缺点,提出一个基于Agent的商务智能模型,可利用Agent建立和维护数据仓库,并进行数据挖掘.给出了其主动监控商务环境原理,以及对推理规则的定义,从中找到决策支持信息,最后结合了一个出版管理系统的应用进行了实践.     

基于PMML的移动通信客户流失模型交换

移动通信领域迫切需要在地理分布的经营分析系统之间交换标准的数据挖掘模型。尽管预测模型标记语言已经成为数据挖掘模型交换格式的业界标准,但并没形成可用的框架来指导标准交换模型的生产过程。该文提出了支持挖掘模型交换和移动通信客户流失分析的决策树算法框架。利用该框架构建了流失预警系统,并使用模拟客户数据验证了其有效性。对标准交换模型进行了适当扩展,以支持对移动通信数据更加有效的流失分析。     

集成ERP 的移动商业智能系统

集成ERP的商业智能虽然可以满足企业对海量数据进行智能分析与挖掘以辅助决策的需求,但依然难以随时随地提供实时数据以快速响应市场变化和进行有效决策.在现有商业智能研究基础上,提出了集成ERP的实时移动商业智能概念,运用中间件数据集成技术和面向服务架构,设计了一个扩展性强、低耦合和跨平台的移动商业智能系统体系架构,利用Android在智能移动终端上开发了一个与服务器端ERP系统相集成的商业智能系统,并通过实例对该系统在移动终端上的实现技术进行了详细的描述.     

面向机场场区管理的数据挖掘系统

机场场区的信息化建设滞后于飞行区和航站楼。为此,针对机场场区管理信息系统,提出面向机场场区管理的商务智能理念,设计一种应用数据挖掘技术的机场场区数据挖掘系统,分析系统各个功能模块,通过应用实例,证明该系统可有效提高机场场区信息化建设程度。     

航空制造企业商业智能系统的设计

本文在分析某航空制造企业商业智能系统需求的基础上,利用数据挖掘技术建立构建了航空制造企业商业智能系统,提出航空制造企业商业智能系统的标准结构模型。     

政府智能系统体系结构

提出了政府智能的概念,政府智能是将政府拥有的数据转化为知识,帮助政府决策者做出明智决策的工具.从技术层面而言,是数据仓库、知识系统、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用.政府智能系统从体系上可划分为4个层面,即数据管理、数据分析、知识发现和知识融合.从功能实现上,通过元数据的统一管理,也可分为4个层次即数据获取、数据存储、数据展现和数据源.可以运用J2EE的MVC等技术建立粗粒度的数据仓库和数据集市、知识系统库、商业智能算法集,构建出政府智能平台.     

道路运政管理系统中商务智能的应用研究

道路运政管理经过多年的发展,已经积累了大量的日常业务数据,但是运输管理部门对这些数据缺乏有效管理和利用,造成数据孤立和数据浪费。文中以提高信息使用价值为目的,运用软件工程的思想,采用工程化方法,利用商务智能技术对现有的数据资源进行整合和分析,将数据转化为有价值的信息,最终为道路运政主管部门提供决策支持,为道路运政管理争取更大的社会效益和经济效益,构建出道路运政系统的商务智能软件体系结构,最终给出了基于商务智能技术的运政系统的功能模块及后续的研究方向。     

SEWEBAR-CMS: semantic analytical report authoring for data mining results

SEWEBAR-CMS is a set of extensions for the Joomla! Content Management System (CMS) that extends it with functionality required to serve as a communication platform between the data analyst, domain expert and the report user. SEWEBAR-CMS integrates with existing data mining software through PMML. Background knowledge is entered via a web-based elicitation interface and is preserved in documents conforming to the proposed Background Knowledge Exchange Format (BKEF) specification. SEWEBAR-CMS offers web service integration with semantic knowledge bases, into which PMML and BKEF data are stored. Combining domain knowledge and mining model visualizations with results of queries against the knowledge base, the data analyst conveys the results of the mining through a semi-automatically generated textual analytical report to the end user. The paper demonstrates the use of SEWEBAR-CMS on a real-world task from the cardiological domain and presents a user study showing that the proposed report authoring support leads to a statistically significant decrease in the time needed to author the analytical report.