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文檔簡(jiǎn)介
1、數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的知識(shí)的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的主要研究?jī)?nèi)容,它從大量的數(shù)據(jù)項(xiàng)中尋找隱藏著的聯(lián)系或相關(guān)性。Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個(gè)經(jīng)典算法,但它解決問題的針對(duì)性較強(qiáng),應(yīng)用面狹窄。因此,本文提出了基于規(guī)則的Apriori算法,大大擴(kuò)展了Apriori算法的應(yīng)用范圍。
隨著企業(yè)業(yè)務(wù)種類的不斷增多,傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則配置面向技術(shù)人員,具有維護(hù)難度大、生命周期較短的缺點(diǎn),已難以適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展
2、的要求。因此,本文提出了面向業(yè)務(wù)人員的基于SBVR(Semantics of Business Vocabulariesand Business Rules,業(yè)務(wù)詞匯和業(yè)務(wù)規(guī)則的語(yǔ)義)的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型。
因此,本文重點(diǎn)研究了基于規(guī)則的Apriori算法和基于SBVR的業(yè)務(wù)規(guī)則配置技術(shù),具體工作包括以下幾個(gè)方面:
1、研究了Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的步驟。針對(duì)傳統(tǒng)算法應(yīng)用面狹窄這一缺陷,本文提出了一種基
3、于規(guī)則的Apriori算法——Rule_Apriori。該算法在原有算法的基礎(chǔ)上,加入了一層規(guī)則,按照配置的規(guī)則進(jìn)行指導(dǎo)和控制Apriori算法的執(zhí)行。
2、分析了傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則技術(shù)的不足,提出了基于SBVR的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型。這是一種面向業(yè)務(wù)人員、可靈活配置的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型。包括業(yè)務(wù)規(guī)則的定制、基礎(chǔ)服務(wù)和后臺(tái)服務(wù)三個(gè)模塊。
3、將基于SBVR的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型應(yīng)用到套餐資費(fèi)配置上,實(shí)現(xiàn)計(jì)費(fèi)功能。驗(yàn)證了基于
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