商業(yè)智能系統(tǒng)中預(yù)警功能的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)商業(yè)智能獲得了廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展，從OLAP分析，到數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析，商業(yè)智能正逐步朝著更易用、更智能的方向發(fā)展，預(yù)警開(kāi)始引起人們的興趣。預(yù)警功能有助于企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)中出現(xiàn)的問(wèn)題，采取有效的措施。雖然主流的商業(yè)智能系統(tǒng)中都加入了預(yù)警功能，但其預(yù)警多是基于指標(biāo)的，即對(duì)于各個(gè)指標(biāo)根據(jù)不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域設(shè)置各自不同閾值。基于指標(biāo)的預(yù)警對(duì)操作人員要求較高，需要有豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，否則預(yù)警就不能產(chǎn)生有效的結(jié)果。Morten等人提出了

2、Sentinel規(guī)則的概念，Sentinel規(guī)則是基于數(shù)值變化的，并且是雙向規(guī)則，可以用來(lái)有效地進(jìn)行預(yù)警。但Sentinel算法存在著兩個(gè)不足之處:(1)Sentinel算法中為了提高實(shí)時(shí)間性能，使用RPG(ReducedPatternGrowth)過(guò)程來(lái)減少度量個(gè)數(shù)，這是一種近似處理，可能會(huì)漏掉一些重要的規(guī)則。(2)Sentinel算法中對(duì)支持度的定義有些不合理，以此支持度定義，可能挖掘出一些看似有很高支持度，實(shí)際出現(xiàn)頻度并不高的規(guī)則

3、。
　　針對(duì)商業(yè)智能中的預(yù)警功能，本論文研究了基于指標(biāo)變化的預(yù)警規(guī)則挖掘技術(shù)。主要工作如下:
　　(1)針對(duì)Sentinel算法中使用降維技術(shù)可能漏掉一些重要規(guī)則的情況，結(jié)合Apriori算法的思想，提出了基于候選逐層迭代的SentinelCandi算法，此算法在迭代過(guò)程中利用一種稱(chēng)作AprioriLike的性質(zhì)進(jìn)行剪枝，既保證了挖掘規(guī)則的完備性，又有效降低了時(shí)間復(fù)雜度。同時(shí)，利用事務(wù)壓縮技術(shù)，進(jìn)一步提升了算法時(shí)間性能，此外

4、，將算法擴(kuò)展到了多目標(biāo)，最終形成了多目標(biāo)完備的SentinelCandi算法。
　　(2)針對(duì)Sentinel算法中對(duì)支持度定義的不合理，參考關(guān)聯(lián)規(guī)則中支持度的定義，對(duì)其支持度進(jìn)行了重新定義。在新支持度定義的基礎(chǔ)上，結(jié)合頻繁模式挖掘的兩個(gè)經(jīng)典算法，Apriori算法和FP-growth算法，提出了Sentinel算法兩個(gè)改進(jìn)算法——SentinelApriori算法和SentinelFPGrowth算法，可以挖掘包括多目標(biāo)在內(nèi)所有

5、Sentinel規(guī)則。為了進(jìn)一步提高算法的時(shí)間性能，提出了省去對(duì)漏項(xiàng)的查找的近似SentinelFPGrowth算法，并指出對(duì)于有效的規(guī)則，這種誤差是較小的，可以忽略。
　　(3)針對(duì)SentinelFPGrowth算法在維數(shù)較多時(shí)出現(xiàn)內(nèi)存耗盡的問(wèn)題，提出了兩種改進(jìn)算法，其一:利用FP-growth算法的改進(jìn)算法FP-GROWTH-TINY算法，提出了SentinelFPGrowthTiny算法。其二:利用ISRP(iterati

6、vesupportreductionprocedure)生成top-k個(gè)規(guī)則提出了SentinelFPGrowthISRP算法，此算法有很好的時(shí)間和空間性能。
　　(4)考慮到在Sentinel算法的有些應(yīng)用環(huán)境中，使用者可能并不清楚如何進(jìn)行目標(biāo)維的選擇，論文提出通過(guò)定義score函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)維的自動(dòng)選取。
　　最后在亞洲發(fā)展銀行關(guān)于日本經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、美國(guó)明尼蘇達(dá)州的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和一個(gè)人工生成數(shù)據(jù)三個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)所提算法進(jìn)