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![基于XBRL的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/8ed5d356-de0b-493c-abc0-c813ef2cb44c/8ed5d356-de0b-493c-abc0-c813ef2cb44c1.gif)
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文檔簡介
1、計算機網(wǎng)絡技術在不斷的發(fā)展,電子數(shù)據(jù)量以極快的速度飛速增長,數(shù)據(jù)量的增長速度如此之迅速,就給計算機業(yè)提出了一個全新的挑戰(zhàn)。事實上,在浩如煙海的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中,隱藏著巨大的有價值的不同用戶所需要的信息,如果對這些網(wǎng)絡電子信息進行有效的挖掘,并進行合理有效的利用,成為了計算機業(yè)一個重要的研究內(nèi)容。在這種情況下,數(shù)據(jù)挖掘技術產(chǎn)生了,數(shù)據(jù)挖掘技術將采用計算機及相關學科的綜合技術,并將這些技術廣泛應用于這些海量數(shù)據(jù)查詢中,讓不同需求的用戶使用數(shù)據(jù)挖掘
2、技術,從海量電子數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同用戶需要的、潛在的、有用的有價值的數(shù)據(jù),這是數(shù)據(jù)挖掘的目標。
多年來,經(jīng)過多年國內(nèi)外計算機工作者的共同努力,對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究與應用內(nèi)容不斷的得到擴展,現(xiàn)已取得了很大的成果,現(xiàn)在人們已經(jīng)結合了多種相關交叉學生,包括統(tǒng)計學、智能數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習、模式識別、專家系統(tǒng)等領域。但到目前為止,大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的方法還不夠盡善盡美,采用的方法主要是借用人工智能的各種方法,并用這些方法來挖掘數(shù)據(jù)中存在
3、的知識,這種方法有很大的缺陷,主要是不能很好地理解數(shù)據(jù)中存在的知識。
可擴展商業(yè)報告語言 XBRL(eXtensible Business Reporting Language)的產(chǎn)生,有效解決了這一問題,XBRL是在可擴展標記語言XML(eXtensible Markup Language)基礎上產(chǎn)生的,是一種計算機語言,主要應用于商業(yè)信息電子化交流,它主要應用于網(wǎng)絡報告信息交換方面,其優(yōu)點是為用戶提供低成本、高效率的服務,
4、同時為用戶提供及時的、準確的商業(yè)信息,XBRL是目前在非結構化信息處理方面的最新技術,XBRL的產(chǎn)生,極大推動了數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展。
論文對XBRL的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型進行了構造,此構造包括數(shù)據(jù)獲取模塊、XBRL隧道以及基于 XBRL描述的知識庫等內(nèi)容;在文件系統(tǒng)中如何有效的存儲 XBRL數(shù)據(jù),并將改變存儲的數(shù)據(jù)的格式,將電子文件的方式保存為可以方便操作的XBRL格式,并利用系統(tǒng)軟件進行妥善處理。
論文將在研究現(xiàn)有XM
5、L工具的基礎上,試圖開發(fā)一個XBRL分析文檔生成系統(tǒng),該系統(tǒng)主要是根據(jù)所應用的XBRL分類標準,將在系統(tǒng)中存在的電子數(shù)據(jù)生成可方便操作的XBRL文檔,該生成器嚴格按照國家規(guī)定的XBRL的分類標準,同時按照 XBRL的技術規(guī)范進行總體設計,整體想法是將電子數(shù)據(jù)按照XML形式分成不同的類,在分類的基礎上存入相關的數(shù)據(jù)鏈接庫,再進行操作,該系統(tǒng)要具有封閉性即易操作性,即操作人員不需要了解太多的計算機知識,也不需要了解更多的XBRL相關知識和X
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