随着数据库技术在税务系统应用的不断深入,潍坊市国家税务局积累了大量的税务管理信息.如何能够实现对这些信息的深层次分析利用,是潍坊市国税局近年来一直关注的问题.OLAM(OLAP Mining),联机分析挖掘,是一种将OLAP技术和数据挖掘技术结合起来,集中了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术优势的技术,它使得挖掘能够在用户的指挥下,在数据库或数据仓库的不同部分,在不同抽象层次上进行.这样技术对解决税务机关的数据分析利用问题提供了很好的解决途径,该文就此作了初步的研究.关联规则分析是联机分析挖掘研究的一个重要内容,其目的是找出给定的数据集中的项之间有意义的联系.关联规则挖掘最经典的算法是Apriori,它适合于在事物数据库中挖掘单维、布尔型关联规则.如何实现多层多维关联规则的挖掘是近年来研究比较多的一个问题,该文总结了一个在关系数据库中挖掘多维关联规则的基本算法multidimerule,并提出了一个基于OLAM技术和元规则约束的多维关联规则挖掘算法taxrule.算法taxrule引入了用户交互的概念,通过OLAP操作和元规则,让用户参与关联规则的分析挖掘过程.同时,利用元规则的约束,只分析用户感兴趣的规则,使算法的针对性加强,效率得到了提高.联机分析挖掘的应用是一个复杂的系统工程,实施这样一个工程需要花费很多的时间、人力、物力和财力.该文提出了一个基于OLAM技术的税收分析与决策支持平台的基本框架,用于指导税务系统联机分析挖掘项目的开发.这个框架包括税收业务源数据层、分析数据存储层、联机分析挖掘层和用户交互层四个层次.税收业务源数据层是指各单位现有的数据资源,通过数据的ETL操作后,将所需数据放入数据仓库,即分析数据存储层,完成分析数据存储层的建立.利用OLAM技术对分析数据存储层的数据进行分析挖掘,最后在用户交互层展现分析挖掘的结果.