基于OLAM的聚类关联挖掘在交叉销售中的研究应用

OLAM（On-line Analytical Mining）是当前的热点技术,是融合了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（Data Mining）的一种新的数据挖掘技术。该文主要针对商业中的交叉销售问题,提出一种基于销售多维数据集的聚类关联规则OLAM挖掘模型。利用SQL Server Analysis Services（SSAS）平台的数据挖掘工具,实现了该OLAM聚类关联挖掘模型,利用该模型的挖掘模式获得了对客户交叉销售的推荐方案。     

一种基于OLAP与DM的OLAM模型的研究

OLAP(On-Line Analytical Processing)技术与数据挖掘技术,其实现技术以及适用范围不尽相同,在决策分析中必须协调使用才能发挥更好的作用。基于OLAP与DM的OLAM(OLAP Mining)模型,是将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,使得决策人员和分析人员能够以不同的角度、不同的层次观察数据,加强了决策分析的功能和灵活性。有助于发现更合理的模式,为用户提供更多的支持。     

BI课前预习

商业智能（Business Intelligence,BI)技术主要指对分散的数据进行收集、整合、分析，从中提取有用的信息，并把所获取的信息用于商业或政府决策过程中。BI技术包括数据仓库(Data Warehousing)、联机分析处理（On-line Analytical Processing,OLAP），数据挖掘（Data Mining）在内的用于统计和分析商务数据的先进的信息技术。     

OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论

OLAP(On-Line Analytical Processing)与数据挖掘工具由于内在技术以及适用范围的不同,在决策分析中必须协调使用才能发挥最佳的作用.本文提出基于影响域的OLAM(OLAP Mining)模型,将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,使得数据挖掘能够在数据库或数据仓库的不同部位、或在不同的抽象级别上进行,加强了决策分析的功能和灵活性.该模型有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次的知识.     

基于决策树的OLAM及其应用研究

在数据挖掘的过程中,经常需要将来自不同平台、不同构架的数据进行集成分析.对此引入由联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)相结合的联机分析挖掘(OLAM)模式来抽取隐藏在相关数据集中的知识.通过利用组件、中间件技术,OLAM可以将来源不同的数据整合到目标数据仓库中,然后根据不同用户的需求,使用数据挖掘算法在不同的OLAP维度层次上进行挖掘,得到粒度不同的知识.最后利用决策树算法进行了例示说明.     

数据挖掘技术探讨

数据挖掘(Data Mining)是目前IT业界的热点,其身影随处可见。数据挖掘技术在许多行业中得到了很好的应用,尤其是在市场营销中获得了成功,初步体现了其优越性和发展潜力。该文主要分析了数据挖掘、数据仓库,联机分析处理(OLAP分析)等基本概念及它们之间的联系,并简要介绍了数据挖掘工具和数据挖掘应用领域。     

基于OLAM的决策支持系统

随着数据仓库技术的发展和完善，其应用日趋广泛。同时企业对数据仓库的OLAP功能提出更高和更复杂的要求。联机分析挖掘(Online Analysis Minjng，OLAM)技术集成了OLAP技术和数据挖掘技术，实现了二者的优势互补，为基于数据仓库的应用系统提供更加完善和强大的决策支持功能。本文简单介绍了OLAM及基于OLAM的决策支持系统(OLAM—Based DSS)框架及系统设计中的若干问题。     

基于数据仓库的联机分析挖掘系统

基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为趋势，设计并实现了一个应用模型。该模型建立了一个B／S架构的双服务器数据仓库，将数据挖掘与OLAP思想相结合，提供多维度事务内、事务间关联规则的挖掘。介绍了系统设计思想和体系结构，对系统的各部分功能进行了分析，并在此基础上提出了传统OLAP系统到OLAM系统平滑过渡的解决方案。     

OLAM-OLAP与DM相结合的新体系结构

OLAM(数据联机分析挖掘)是OLAP(联机分析处理)与DM(数据挖掘)相结合而形成的一个新的体系结构。从应用的视角阐述了OLAP与DM的区别与联系,对当前OLAM领域的研究热点以及应用、存在的问题进行了详细的概括与阐述。     

基于数据仓库OLAP技术的属性相关性研究

主要介绍了基于数据仓库和OLAP技术的属性相关性分析思想,并且提出了把OLAP技术与数据挖掘技术相结合运用的方法。     

基于OLAP和聚类分析结合的美国专利挖掘系统

以美国授权专利数据库为实例,对OLAP及聚类分析技术进行了深入而细致的探讨。针对它们的共通性和差异性,提出了两者结合的美国专利挖掘系统的设计与实现方案,并给出了可视化结果。在此基础上,构建了数据挖掘系统的通用框架。结果表明,将OLAP和数据深层挖掘技术紧密配合、协调使用将是数据挖掘发展的一个方向和趋势。     

A Complexity Guided Algorithm for Association Rule Extraction on Fuzzy DataCubes

The use of online analytical processing (OLAP) systems as data sources for data mining techniques has been widely studied and has resulted in what is known as online analytical mining (OLAM). As a result of both the use of OLAP technology in new fields of knowledge and the merging of data from different sources, it has become necessary for models to support imprecision. We, therefore, need OLAM methods which are able to deal with this imprecision. Association rules are one of the most used data mining techniques. There are several proposals that enable the extraction of association rules on DataCubes but few of these deal with imprecision in the process. The main problem observed in these proposals is the complexity of the rule set obtained. In this paper, we present a novel association rule extraction method that works over a fuzzy multidimensional model which is capable of representing and managing imprecise data. Our method deals with the problem of reducing the complexity of the result obtained by using fuzzy concepts and a hierarchical relation between them.     

基于OLAM的可视化DM系统的设计与实现

为了解决传统数据挖掘的两大缺点,结合OLAP和DM以及可视化三大技术,提出了基于OLAM的可视化DM系统模型.在该系统中,OLAP与DM做到了一定程度的有机结合,用户可以参与到整个挖掘过程中,同时对该模型进行了系统的分析.     

一种化学数据联机分析的挖掘系统原型设计

介绍了一种针对化学数据分析的挖掘系统原型实现和设计理论。阐述从化学数据分析的角度开发一个联机分析数据挖掘系统原型的理论过程,研究过程采用数据仓库提供的OLAP技术进行关联规则挖掘,预期实现从各种文献资料或数据库自动抽取有关化学反应的信息,发现新的有用化学成分,完成合成设计和反应预测等功能,从而对数据挖掘的实现进行了有益的尝试。     

基于DW的连锁超市决策支持系统的研究与设计

文中在连锁超市原有的联机业务管理信息系统的基础上,综合运用了数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等新兴技术,开发了一个完整的连锁超市决策支持系统。简明扼要地介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW,OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的论述。