基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用

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1、计算机技术与发展第19卷 第1期2009年1月         COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENT        Vol.19 No.1Jan. 2009基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用宋远芳(同济大学,上海201804)摘 要:在阐述了商务智能及数据挖掘的基础上,阐明了数据挖掘在商务智能中的重要意义。鉴于本体在数据挖掘中的应用,提出了一种基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用,并从理论上阐述了该技术的可行性。在数据挖掘过程中引入本体,挖掘来的信息更加全面、准确,减少了可能由主观因素和人为失误所带来的不良后果。关键词:本体;数据挖掘;商务

2、智能中图分类号:TP311      文献标识码:A       文章编号:1673-629X(2009)01-0184-03ApplicationofDataMiningBasedonOntologyinBusinessIntelligenceSONGYuan2fang(TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract:Introducestheimportantmeaningofdatamininginbusinessintelligenceonthebasisofintroductionofbusinessintelligenc

3、eanddatamining.Onconsiderationoftheapplicationofontologyindatamining,putsforwardakindoftechnologyoftheapplicationoftheda2tamininginbusinessintelligencebasedonontology,andelaboratesthefeasibilityofthistechnologyontheory.Introducingontologytotheprocessofdataminingmaketheinformationdugoutmoreov

4、erallandmoreaccurate,anddecreasetheillconsequencescausedbysub2jectivefactorsandman-mademisplay.Keywords:ontology;datamining;businessintelligence0 引 言Group的HowardDresner首次提出,他将商务智能定义为一类由数据仓库(或数据集市)、查询报表、数据分 随着信息技术的不断推广应用,企业进入一个信析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成,以帮助企 息爆炸的时代,空前的信息量使得企业决策过程越来业决策为目的的技术及其应用。它是一

5、种汇集了来自越复杂,严重影响了企业对市场的快速响应,因此,在机器学习、模式识别、数据库、统计学,以现代管理理论 这个全球经济步入信息分析的时代,管理者需要将大为指导,信息技术为支撑核心的集成系统;描述了一系量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统,来辅 据转化成有用的商业信息,问题是如何才能从这些海助商业决策的制定;是对数据仓库(DataWarehouse)、 量信息中发现其中存在的关系和规则,根据现有的数联机分析处理(OnLineAnalyticalProcessing,OLAP)、 据预测未来的发展趋势,以辅助决策的智能化

6、从而带数据挖掘(DataMining)的综合运用。如图1所示。来各种巨大的信息价值。传统的信息处理工具已经不BI技术提供帮助企业迅速分析数据的技术和方 能满足这一要求,管理者需要一种自动分析数据、自动法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有发现和描述数据中隐含的商业发展趋势、对数据进行更高层次分析的方法[1]。[1]。用的信息,然后分发到企业各处,供决策者使用。商务智能的实现过程也就是数据的存储与流动过1 商务智能商务智能(BusinessIntelligence)1989年由Garther程,智能商务系统的数据流程(如图2所示)有以下几个部分:1)数据获取:即源数据采

7、集、筛选、整理、转换及存储。收稿日期:2008-05-072)数据管理:主要负责数据仓库的内部维护和管基金项目:国家自然科学基金(70771077)作者简介:宋远芳(1984-),女,硕士研究生,研究方向为本体与数理,它涵盖了数据存储的组织、数据的维护、数据的分据挖掘;导师:向 阳,教授,研究方向为本体与自然语言理解。发、数据安全、数据提取、数据清晰、数据转换等,通过第1期          宋远芳:基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用·185·数据管理实现数据的提取、净化、过滤及数据标

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