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1、基于数据挖掘的智能决策支持系统第6卷第4期2006年8月鸡西大学JOURNALOFJⅨIUNⅣERSITYV01.6NO.4Aug.2006文章编号:1672—6758(2006)04一O065—3基于数据挖掘的智能决策支持系统耿正摘要:介绍了数据挖掘和智能决策支持系统的基本概念,分析了基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并且讨论了数据挖掘在实际决策支持系统中的应用以及智能决策支持系统的发展趋势.关键词:数据挖掘;智能决策支持系统;数据仓库中图分类号:TP311.13文献标识码:A1引言随着数据库技术的广泛应用,以及人们对当今社会信息的高层次需求,以事务处理为核心,支持业
2、务操作环境与平台的数据库技术已不能适应人们在分析和决策层次上的需要.为了有效地为企业和政府的管理与决策过程提供重要的信息,需要根据决策的需要收集来自企业内外的有关数据,并加以适当的组织处理,以形成一个综合的面向决策的环境.数据挖掘技术是作为独立的信息技术出现的.数据挖掘是通过对数据库,数据仓库中的数据进行分析,获得有用知识和信息的一系列方法和技术.在国外,数据挖掘技术已迅速发展起来,逐渐成为决策支持的新手段.2智能决策支持系统2.1基本概念.决策支持系统是以现代信息技术为手段,综合运用计算机技术,管理科学,经济数学,人工智能技术等多种学科知识,针对某一类型的半结构化和非结构化决
3、策问题,通过提供背景材料协助明确问题,修改完善模型,列举可能方案等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的人机交互式系统.其从功能逻辑结构上看,是由数据库系统,模型库系统,方法库系统,知识库系统及人机会话系统等部分组成的.智能决策支持系统(IntelligentDecisionSupportSys—tems,简称IDSS)(如图1所示)是在决策支持系统的基础上,集成人工智能专家系统(ExpertSystems,简称Es)而形成的.决策支持系统主要是由人机交互系统,模型库系统,数据库系统组成;专家系统主要由知识库,推理机和动态数据库组成.决策支持系统和专家系统集成称为智能决策支持系统
4、(IDSS).它既发挥了专家系统以知识为形式的定性解决问题的特点,又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的定量解决问题的特点,在人机协同下做到定性和定量分析的有机结合.实现更高层次的辅助决策能力,使解决问题的能力得以提高,范围得以扩展.图1智能决策支持系统总体结构图2.2IDSS具有以下特点:①具有友好的人机接口,如能够理解自然语言,具有模型运行结果的解释机制,能够以简单,明了的方式向决策者解释问题求解结果,并能对结果进行分析;②能对知识进行表示与处理,可以有效提供关于模型构造知识,模型操纵知识以及求解问题所需的领域知识;③具有智能的模型管理功能.除支持结构化构模外,还应提供模型
5、自动选择,生成等功能,将模型作为一种知识结构进行管理,简化各子系统间的接口;④系统应该具有学习能力,以修正和扩充已有知识,使问题求解能力不断提高;⑤综合运用人工智能中的各种技术,对整个IDSS实行统一协调,管理和控制.3数据挖掘技术数据挖掘这一概念是由G.Piatetsky—Shapior,W.J.Frawley等人在1989年8月召开的第11届国际人工智能学术会议上提出的.它是数据库技术和人工智能,数理统计等学科相结合的产物,是一个多学科相互交叉的具有广泛应用前景的新兴研究领域,并利用人工智能和数理统计中一些较成熟的方法和技术,如规则推理,人工神经网络,决策树,邻近搜索等.因
6、此,也有人把它称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD).作者简介:耿正,研究生,安徽大学计算机系计算机软件与理论专业.安徽,合肥.邮政编码:230039?65?第4期鸡西大学2006血对数据挖掘这一概念的定义,一般认为是一种从大量数据中获取潜在规律和知识的方法和技术,是一个从大量数据中发掘潜在的,新颖的,可用的以及最终可理解的模式的高级过程.面向主题,数据集成,与时间相关以及稳定是数据仓库区别于数据库的显着特点,实现决策支持是数据仓库的最终应用目标,而数据挖掘则是实现数据仓库最终目标的有力工具.因此,在实际应用中,数据挖掘和
7、数据仓库密不可分.数据仓库是数据挖掘的基础和平台,为数据挖掘提供必要的数据准备,数据挖掘则是在数据仓库的基础上进一步发掘对实际决策过程有益的知识和信息.数据挖掘系统的基本结构图如图2所示.①数据采集与处理.根据数据挖掘的目标,从数据仓库中选取相关的数据集合,并对其进行数据一致性和数据完整性的检查.②知识库.主要用于数据挖掘和知识评价.利用知识库中提供的有关知识,可以指导数据挖掘过程中的搜索操作,以及评价挖掘所得的结果数据(这些数据可以是概念,也可以是规则或模式)的兴趣度.③数据挖掘.主要是对
