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1.
2.
3.
提取个性化目标的需求分析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
目前基于目标的需求分析方法多在一定程度上依赖于当前实际的业务流程,因此提出一种弱化这种依赖,能为每一个客户提供个性化目标集的需求分析方法.在该方法中,目标由业务专家按照规范化的形式预先保存在目标知识库并能不断优化丰富,客户目标分析算法在和客户的交互中获得客户提出的目标并对其进行分析、修正,直到生成一个个性化客户目标集--目标树. 相似文献
4.
为解决业务流程管理在跨组织应用中面临的知识概念、术语不一致等问题,研究了构建旅游领域业务流程本体知识库的方法.在知识库中对可变业务流程的各个基本元素进行本体描述,实现旅游领域业务流程术语的规范化,设计本体约束规则并给出知识库中业务流程信息管理、分析的方法.实例结果表明,知识库的设计实现了业务流程术语的规范化及对流程知识的方便管理. 相似文献
5.
对于知识获取问题,常用的手工方法效率较低,已经不能满足人们的需求,因此提出使用机器学习这种自动知识获取方法来解决该问题.以虚拟旅行代理平台为背景,采用遗传算法和机器学习相结合的理论和方法,将目标知识库的目标荻取问题转化为组合优化问题,并提出了一个目标知识库自学习算法.通过该算法优化出新的旅行目标,实现目标库的更新.实验结果表明,该方法是有效的. 相似文献
6.
7.
ID3算法是数据挖掘中经典的决策树分类算法,该算法具有抗噪声能力差的缺点。通过对ID3算法的研究,依据可变精度粗糙集理论的思想,采用在计算属性信息熵时设定阈值的方法,以放宽属性选择的要求,从而对经典的ID3算法做了相应的改进。改进后的ID3算法(VPID3)可在一定程度上降低噪声对系统分类的干扰,使分类结果更加符合实际要求。最后通过举例,说明了改进算法的可行性。 相似文献
8.
数据挖掘中传统的关联规则生成算法产生的关联规则集合相当庞大,其中很多规则可由其它规则导出。使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格节点间的泛化和例化关系非常适用于规则的提取。目前几种基于概念格的规则提取算法局限于得到准确支持度、信任度的无冗余规则。提出了一种在概念格上挖掘出能推导出所有满足最小支持度、信任度规则的规则产生集算法,文中称之为组规则产生集算法,减少了规则的规模。在此基础上进一步给出了组规则产生集的存储数据结构并用其导出一般规则产生集的算法。 相似文献
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10.
障碍约束下的空间聚类问题具有很强的实用价值,是近几年来空间数据挖掘研究领域的一个热点,研究和分析了现有的障碍约束空间聚类算法,针对其中存在的问题,提出了一种新的基于密度和网格的障碍约束下空间聚类算法,该算法在CLICQU算法的基础上,引入障碍网格的概念和障碍物的网格化表达,使其能够处理任意形状的障碍约束聚类,通过理论分析和实验验证,该算法具有较好的时间复杂度和聚类效果。 相似文献