基于WEB數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、Web數(shù)據(jù)挖掘就是采用數(shù)據(jù)挖掘等信息處理技術從Web信息資源及Web使用記錄中挖掘?qū)μ囟ㄓ脩舾信d趣的、有用的信息或知識的過程，其結果可以為用戶決策所使用。在企業(yè)管理信息化業(yè)務系統(tǒng)的建設中，采用Web數(shù)據(jù)挖掘技術，提升決策支持處理能力，可以發(fā)掘潛在的市場或客戶群，極大地提升企業(yè)的業(yè)務質(zhì)量，準確把握市場未來發(fā)展趨勢，增強企業(yè)的市場競爭力。在企業(yè)管理信息化建設中，應用基于Web數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)，對提升企業(yè)決策支持處理能力，以及業(yè)務管理質(zhì)

2、量，準確把握市場未來發(fā)展趨勢，增強企業(yè)的市場競爭力，有較強的學術價值和現(xiàn)實意義。針對現(xiàn)狀，本文主要研究了了以下幾個方面的工作:
　　 首先，對當前幾種主要Web數(shù)據(jù)挖掘技術，包括聚類分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和遺傳算法進行了系統(tǒng)的分析研究。結合基于Web數(shù)據(jù)挖掘的特點，重點分析了最小二乘法以及線性回歸方法的原理，將二者進行有效地融合，引出數(shù)據(jù)挖掘中的分類預測問題，對線性回歸預測流程展開了研究。
　　 其次，基于上

3、述算法的研究，論文將最小二乘法以及線性回歸思想引入系統(tǒng)設計中，通過Java語言設計實現(xiàn)了一個基于Web數(shù)據(jù)挖掘的決策支持原型系統(tǒng)，在設計中分別對功能結構、系統(tǒng)的物理結構等相關方面進行了分析，給出了決策支持系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的過程。系統(tǒng)實現(xiàn)了系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、輔助分析四大功能模塊，能滿足基于web數(shù)據(jù)挖掘的功能需求。
　　 論文最后對決策支持原型系統(tǒng)進行了測試，測試目標數(shù)據(jù)為某貨運企業(yè)在近些年來對年度貨運量與年度工業(yè)總產(chǎn)值