基于XBRL層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、XBRL作為一種基于XML的可擴(kuò)展性商業(yè)報(bào)告語(yǔ)言,目前已廣泛應(yīng)用于財(cái)務(wù)系統(tǒng)中。該語(yǔ)言擁有技術(shù)規(guī)范,分類標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)例文檔三層結(jié)構(gòu)關(guān)系,技術(shù)規(guī)范規(guī)定了XBRL所需遵循的語(yǔ)法規(guī)范和相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),分類標(biāo)準(zhǔn)則依賴于技術(shù)規(guī)范和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則,由模式文件和鏈接庫(kù)構(gòu)成,實(shí)例文檔則是在XBRL技術(shù)規(guī)范和分類標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的一種商業(yè)報(bào)告語(yǔ)言,它存儲(chǔ)了企業(yè)財(cái)務(wù)的詳細(xì)數(shù)據(jù),用來(lái)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳達(dá)信息。而數(shù)據(jù)挖掘與XBRL層次結(jié)構(gòu)的融合給我們的數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了便利。因企業(yè)財(cái)

2、務(wù)數(shù)據(jù)越來(lái)越多,利用數(shù)據(jù)挖掘方法挖掘出我們需要的信息顯得極為重要。XBRL核心思想為先提取數(shù)據(jù)源,再將數(shù)據(jù)源文檔轉(zhuǎn)化為xml文檔,然后通過(guò)文檔轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為XBRL格式,XBRL格式文檔就可以存儲(chǔ)于用戶數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)或上傳于瀏覽器中供用戶數(shù)據(jù)分享。數(shù)據(jù)挖掘便是從XBRL文檔中提取有關(guān)信息加以分析提煉出我們需要的數(shù)據(jù)。
　　本文提出了一種基于XBRL層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)挖掘模型架構(gòu),該模型架構(gòu)包括數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換,X-Hive數(shù)據(jù)存儲(chǔ),關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

3、,結(jié)果展示四大模塊,該模型綜合了XBRL層次結(jié)構(gòu)思想,符合數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)流程,并利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法和XQuery查詢思想對(duì)存儲(chǔ)于X-Hive數(shù)據(jù)庫(kù)中的XBRL數(shù)據(jù)做深度挖掘。在對(duì)X-Hive數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行XBRL數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中,通過(guò)對(duì)Apriori算法進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于X-Hive數(shù)據(jù)庫(kù)的DC-Apriori挖掘算法,從而對(duì)XBRL的數(shù)據(jù)挖掘更加高效。實(shí)驗(yàn)表明:在X-Hive數(shù)據(jù)庫(kù)中采用DC-Apriori算法進(jìn)行XBRL關(guān)