【摘 要】
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该文作为"基于MAS的智能决策支持系统"(MAS-Based Intelligent DecisionSupport System,M-IDSS)研究的一部分,系统地研究了M-IDSS中数据挖掘Agent的研究与实现,该文研究的目
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该文作为"基于MAS的智能决策支持系统"(MAS-Based Intelligent DecisionSupport System,M-IDSS)研究的一部分,系统地研究了M-IDSS中数据挖掘Agent的研究与实现,该文研究的目的是从来自于企业商务数据库的大量信息中挖掘获取更有价值的商务决策知识,如何发现这些知识建立相应的数据挖掘模型并将其用于决策支持是本文的研究重点.该文分以下几部分内容:一、该文用第一章和第二章介绍了系统的应用背景,相关技术知识和一些典型的数据挖掘应用,说明了开发电信商务智能决策系统的必要性和紧迫性.同时介绍了M-IDSS的系统体系结构,建立了系统的知识库模型和多Agent通信模型,实现了部分数据挖掘算法,并分析了事务存储区、通信模块和感知模块的设计.二、在第三章、第四章和第五章中,结合电信领域中客户流失分析的应用阐述了该文的研究内容,侧重点位于以下几个方面:1、预处理Agent的设计与分析,主要采用了管道过滤机制完成数据预处理.2、数据挖掘Agent的设计与分析,其中主要采用了策略设计模式完成数据挖掘的算法选择和处理.3、通过一个客户流失分析的应用案例介绍了M-IDSS的基本功能,说明了企业决策者如何利用数据挖掘技术得到数据挖掘模型,再经由评估系统得到知识分析模型,然后利用知识分析模型解决具体的商务问题.三、最后提出了该系统中有待改善的地方,展望了系统的应用前景.
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