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时间:2019-02-21
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1、东南大学硕士学位论文基于时序数据库的转移规则挖掘及其在企业风险管理中的应用姓名:张仲楠申请学位级别:硕士专业:计算机应用指导教师:孙志挥2001.6.1摘要摘要I在数据库所存储的大量的数据中隐含着许多重要信息,挖掘出这些信息可以、很好的支持人们的决策。转移规则挖掘是一种新的数据挖掘方法,对关联规则挖掘算法等原有数据挖掘算法作了补充。本文在分析转移规则挖掘方法不足的基础上,针对企业风险管理的特殊性,即挖掘对象主要是事务数据库,提出了两种方法:基于关联挖掘的转移规则发现和基于概率关系数据模式的转移规则
2、挖掘,并把这两种方法和现有的转移规则挖掘算法融合到一起,提出了一个更为有效和可行的新的基于时序数据库的转移规则挖掘算法。通过在原型系统上的实际使用,\、/证明这个新的算法是可行的。/1J本论文研究工作主要分为三个部分:1.研究现状、基础理论和概念的介绍。阐述了数据挖掘的现状及其在企业风险管理中应用的意义;详尽描述了现有转移规则挖掘方法的基本模型和具体算法:在对关联规则挖掘中的Apriori算法进行了深入的研究后,提出了新的Apriori。算法;介绍了概率关系模型,并对其上的完整性约束、关系运算和关
3、系代数进行了重新的定义。2.基于时序数据库的转移规则挖掘算法的提出。现有的转移规则挖掘有两点不足:挖掘出的规则缺乏代表性和挖掘对象选取的偶然性。这些不足严重制约了转移规则挖掘方法的深入使用。我们利用关联规则和转移规则相结合的办法既解决了关联规则挖掘表象性的问题亦解决了转移规则挖掘出的规则缺乏代表性;针对偶然性问题,我们引入概率数据模式到转移规则挖掘中,避免了挖掘过程中只看到“现在”而忽视了“过去”,降低了偶然性。3.原型系统的实现。在分析和实现了上述算法后,我们在一个原型系统上实现了该算法,证明它
4、是可行的,其所得出的知识和规则对于企业风险管理能够提供有效的信息。关键词:数据挖掘、转移规则、关联规则、概率数据模式、时序数据库、Apriori算法、风险管理AbstractLargedataarestoredinthedatabase.Miningtheinformation.whichiSconnotativeinthesedata.wouldassistpeopleinmakingdecision.MiningtransferrulesiSnewdataminingapproach,whic
5、hisbroughtforwardinreference【5】andisasupplementtoactuaIonessuchasminingassociationrules.BasedonallalyzingtheshortcomingsofthecurrentapproachofIIliIlingtransferrulesandthespecialityoftheriskmanagement,theminingobjectsalmostbeingtransactiondatabases,web
6、ringforwardtwomeanstoeliminatetheweaknesses:MiningAssociationRulesBasedTransferRulesDiscoveryandProbabilisticRelationalModeIBasedTransferRuiesMining.ThenweintegratethesetWOmeansintOanew,e伍cient.feasibleapproach.namedasTimeseriesDatabasebasedTransferRu
7、lesDiscovery.Finally,webuildamodeltoimplementthisnewapproachandproveitsfeasibility.TheoaperiSmalalYdividedintothreeparts:1.Introductionofthestatusofresearch,basictheoryandconcept.Expatiatethecurrentresearchstatusofdatamininganditssignalityinenterprise
8、riskmanagement;Illustratethebasicmodelandalgorithmofthetransferrulesmimng;AfterdeeplyresearchinApdodalgorithmofmimngassociationrules,bringforwardanewalgorithrnnamedasApiroric;IntroducetheProbabilisticRelationModelandredefineitsintegrityconstra
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