基于高校復(fù)雜科研信息的數(shù)據(jù)倉庫與知識發(fā)現(xiàn)應(yīng)用研究.pdf

1、隨著知識型社會的到來，科研水平成為衡量高校綜合實(shí)力的重要指標(biāo)。為了發(fā)現(xiàn)科研管理中存在的問題，管理者迫切需要利用歷史科研數(shù)據(jù)來獲取決策支持信息。由于歷史科研數(shù)據(jù)是面向事務(wù)處理的，不能直接為管理者提供需要的信息，因此需要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫并進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和挖掘。聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)能讓管理者從多個(gè)不同的角度來觀察和分析感興趣的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間隱藏的聯(lián)系。使用這些技術(shù)能夠獲取有價(jià)值的信息來輔助管理決策。
　　 本文通過對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)

2、據(jù)組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，提出了科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織與分析結(jié)構(gòu)模型，依據(jù)該模型能夠得到多層次的管理信息。首先，搜集某高校歷史科研數(shù)據(jù)作為模型中的第一層次數(shù)據(jù)。在分析原始數(shù)據(jù)和管理需求的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了科研項(xiàng)目多維數(shù)據(jù)集的雪花模型并完成了相應(yīng)數(shù)據(jù)的抽取、清洗和轉(zhuǎn)換工作。處理后的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)存儲在SQL Server2000關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，成為數(shù)據(jù)倉庫的第二層次數(shù)據(jù)。然后利用SQL Server2000 Analysis Services作為OLA

3、P分析工具實(shí)現(xiàn)了科研項(xiàng)目多維數(shù)據(jù)立方體的創(chuàng)建，并進(jìn)行了切片和鉆取等多維分析操作，該立方體中的綜合數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)倉庫的第三層次數(shù)據(jù)。在科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉庫建立完成之后，利用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)分析工具，基于k-means聚類算法先后進(jìn)行了項(xiàng)目情況和教師合作情況兩個(gè)層次的數(shù)據(jù)挖掘。最后，利用表格和圖形對整理后的挖掘結(jié)果和綜合數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和展示。
　　 分析結(jié)果顯示，2007年之后的年份中高層次的縱向項(xiàng)目數(shù)量少，主要縱向經(jīng)費(fèi)來源于省級和市