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基于数据挖掘的制造业采购DSS理论及方法研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-20页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·决策支持系统综述第10-16页
     ·决策支持系统的定义第11-12页
     ·决策支持系统的发展第12-14页
     ·决策支持系统存在的问题和解决方法第14-16页
   ·基于数据挖掘的决策支持系统研究现状第16-18页
   ·课题的提出和主要研究内容第18-20页
     ·课题提出第18-19页
     ·课题的主要研究内容第19-20页
第二章 基于数据挖掘的采购决策支持系统结构设计第20-36页
   ·制造业采购决策系统需求分析第20-31页
     ·采购部门组织结构第20-23页
     ·业务管理第23-25页
     ·综合查询第25-29页
     ·报表统计第29页
     ·综合分析第29-30页
     ·供应商分析第30-31页
   ·决策支持系统框架设计原理和方法第31-35页
     ·决策支持系统结构方案设计第31-33页
     ·功能分析第33页
     ·系统特点及关键技术第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 采购决策数据仓库的分析与实现第36-59页
   ·数据仓库综述第36-38页
     ·数据仓库的产生第36页
     ·数据仓库的定义第36-37页
     ·数据仓库的数据组织第37-38页
   ·数据仓库的体系结构第38-40页
     ·数据获取层第39页
     ·数据存储层第39-40页
     ·数据展现层第40页
   ·数据仓库的设计第40-45页
     ·数据仓库的设计原则第40-42页
     ·数据仓库的概念模型第42-43页
     ·数据仓库的逻辑模型第43页
     ·数据仓库的物理模型第43-44页
     ·生成数据仓库第44-45页
   ·采购决策数据仓库的设计与实现第45-54页
     ·采购决策数据仓库方案设计第45-47页
     ·采购决策数据仓库逻辑模型设计第47-50页
     ·采购决策数据仓库物理模型设计第50-54页
   ·数据处理第54-58页
     ·信息模式的对应第54-55页
     ·数据抽取和转换第55-56页
     ·异构数据转换第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 联机分析处理的设计与应用第59-74页
   ·联机分析处理概述第59-63页
     ·OLAP基本概念第60页
     ·OLAP与数据仓库的关系第60-61页
     ·OLAP多维数据分析第61-63页
   ·多维数据仓库设计第63页
   ·OLAP分析数据的构造第63-68页
     ·ETL转换数据第63-66页
     ·DTS数据转移实现第66-68页
   ·创建多维数据立方体第68-70页
   ·多维立方体展示第70-72页
   ·本章小结第72-74页
第五章 关联规则增量更新算法研究及应用第74-106页
   ·关联规则的基本概念第74-75页
   ·关联规则算法和问题第75-76页
   ·经典关联规则挖掘算法第76-85页
     ·Apriori算法介绍第76-81页
     ·FP-growth算法第81-85页
   ·增量更新算法研究第85-86页
   ·改进的快速更新频繁模式算法第86-95页
     ·算法主要思想第86-87页
     ·算法的性质第87页
     ·算法实现第87-89页
     ·实例说明第89-93页
     ·算法分析第93-94页
     ·实验结果第94-95页
   ·基于前缀树的改进频繁模式算法第95-103页
     ·前缀树的概念第96-97页
     ·算法构造第97-100页
     ·算法实现第100-102页
     ·重构标准的选择第102页
     ·实验结果第102-103页
   ·关联规则挖掘在决策支持系统中的应用第103-105页
   ·本章小结第105-106页
第六章 结论与展望第106-108页
参考文献第108-114页
发表论文和科研情况说明第114-115页
致谢第115页

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