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数据挖掘技术在竞争情报系统中的应用研究.doc

资料分类:管理学院 高级会员(小玲老师)提供原创论文资料更新时间:2016-11-18
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摘要:随着信息技术的发展,企业的数据与信息突飞猛进的增长。传统的企业竞争情报系统在数据挖掘与分析方面已日渐不足。因此,急需有新的技术与方法应用于企业竞争情报系统中,并构建出新的竞争情报系统模型,以满足企业的信息快速传递和决策的及时准确。

本文首先阐述了论文研究背景及选题意义,并对数据挖掘技术应用于企业竞争情报系统的国内外研究现状做了一定的分析;接着,定义了数据挖掘与竞争情报这两个概念,并对竞争情报系统做了一定的概述;然后介绍了数据挖掘的对象、方法以及数据挖掘的常用技术,并对关联规则进行了详细的介绍,以及对关联规则的算法进行了分析对比,从而得出本文使用FP-树频集算法的结论,但是FP-树频集算法本身也有其不足之处,随后便提出了一种改进后的FP-树频集算法,并对其做了实验分析;最后,对数据挖掘技术应用于竞争情报系统的可行性进行了分析,建立了一种基于数据挖掘中FP-树频集算法的竞争情报系统的新模型,并对FP-树频集算法在竞争情报分析子系统中的应用做了相应的研究。

关键词:竞争情报  数据挖掘  竞争情报系统模型  关联规则  FP-树频集算法

 

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论-1

1.1研究背景及选题意义-1

1.2国内外研究现状-2

1.2.1 国内研究现状-2

1.2.2 国外研究现状-3

1.3论文研究主要内容及框架-4

第二章 数据挖掘技术与竞争情报系统-6

2.1数据挖据和竞争情报的定义-6

2.2竞争情报系统概述-6

2.2.1 竞争情报系统-6

2.2.2 竞争情报系统对企业的作用-6

2.2.3 竞争情报系统的结构-7

2.3数据挖掘的步骤、对象及方法-7

2.3.1 数据挖掘的步骤-7

2.3.2 数据挖掘的对象-8

2.3.3 数据挖掘的方法-8

第三章 关联规则及其算法的比较分析-9

3.1关联规则概述-9

3.1.1 关联规则的基本概念-9

3.1.2 关联规则的分类-9

3.1.3 关联规则的挖掘方法-9

3.2 Apriori算法与FP-Tree算法的分析及性能对比-11

3.2.1 Apriori算法分析-11

3.2.2 FP-Tree算法分析-11

3.2.3 Apriori算法与FP-Tree算法的性能对比-12

3.2.4 算法评价-12

3.3 FP-树频集算法和改进后算法的比较分析-13

3.3.1 FP-树频集算法存在的问题-13

3.3.2 FP-树频集算法改进的基本思想-13

3.3.3 改进FP-树频集算法的实现-14

3.3.4 实验分析-14

第四章-基于数据挖掘技术中FP-树频集算法的竞争情报系统模型-16

4.1数据挖掘技术在竞争情报系统中应用的可行性分析-16

4.2基于数据挖掘技术中FP-树频集算法的竞争情报系统模型构建-17

4.2.1 竞争情报收集子系统-18

4.2.2 竞争情报处理子系统-19

4.2.3 竞争情报分析子系统-20

4.2.4 竞争情报服务子系统-21

4.3 FP-树频集算法在竞争情报分析子系统中的应用研究-22

4.3.1 关联分析的优点-22

4.3.2 FP-树频集算法在竞争情报分析子系统中的关联分析流程-22

4.3.3 应用难点分析-24

第五章 总结与展望-26

5.1总结-26

5.2展望-27

参考文献-29

论文资料贡献者对本文的描述:本文通过对数据挖掘、竞争情报系统、关联规则和FP-树频集算法的研究,探讨了传统的竞争情报系统对数据处理和分析的不足,从而提出将不产生候选集的FP-growth算法应用于企业竞争情......
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