基于工作仓库的OLAM技术在决策支持系统中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·决策支持系统 | 第12-14页 |
| ·决策支持系统的概念 | 第12页 |
| ·决策支持系统的发展 | 第12-13页 |
| ·决策支持系统的新形式 | 第13-14页 |
| ·OLAM 的概念及特点 | 第14-18页 |
| ·数据仓库技术 | 第16-17页 |
| ·OLAP 服务 | 第17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-18页 |
| ·OLAM 技术的研究现状和主要问题 | 第18-19页 |
| ·OLAM 技术的研究现状 | 第18-19页 |
| ·OLAM 技术存在的问题 | 第19页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第19-21页 |
| ·本文的主要内容 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 OLAM 决策支持系统总体框架设计 | 第21-29页 |
| ·系统需求分析 | 第21-22页 |
| ·系统框架设计 | 第22-25页 |
| ·系统关键技术 | 第25-27页 |
| ·工作仓库技术 | 第25-26页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第26-27页 |
| ·系统流程设计 | 第27页 |
| ·系统特点 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 工作仓库构建 | 第29-45页 |
| ·工作仓库的要求 | 第29-30页 |
| ·工作仓库的特点 | 第30页 |
| ·工作仓库的结构 | 第30-31页 |
| ·工作仓库的处理流程 | 第31-32页 |
| ·工作仓库中的缓存设计 | 第32-42页 |
| ·缓存数据的结构定义 | 第32-34页 |
| ·缓存数据的生成 | 第34-37页 |
| ·缓存算法分析及设计 | 第37-39页 |
| ·缓存算法改进 | 第39页 |
| ·改进后的缓存算法性能分析 | 第39-42页 |
| ·工作仓库更新技术 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 多维关联规则挖掘模型及算法设计 | 第45-59页 |
| ·多维关联规则挖掘的基本概念 | 第45-47页 |
| ·多维关联规则挖掘与 OLAP 技术的结合 | 第47-48页 |
| ·多维关联规则挖掘模型设计 | 第48-49页 |
| ·多维关联规则挖掘算法设计 | 第49-57页 |
| ·多维 Apriori 挖掘算法描述 | 第50-52页 |
| ·多维 Apriori 挖掘算法改进 | 第52-55页 |
| ·强关联规则的推导设计 | 第55-57页 |
| ·多维关联规则挖掘在系统中的作用 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 系统实现及应用 | 第59-77页 |
| ·项目背景 | 第59-60页 |
| ·系统开发环境 | 第60-62页 |
| ·系统实现 | 第62-70页 |
| ·系统整体结构设计 | 第62-63页 |
| ·工作仓库实现 | 第63-67页 |
| ·关联规则挖掘算法实现 | 第67-70页 |
| ·系统应用 | 第70-76页 |
| ·数据仓库模型设计 | 第70-72页 |
| ·多维数据集模式设计 | 第72-74页 |
| ·应用实例 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目 | 第85页 |
