信息管理系統(tǒng)之決策支持與商務(wù)智能(編輯修改稿)
2025-03-16 17:01 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 順序的進行匹配 ? 推理機的工作以“匹配－沖突消解－操作”的方式循環(huán)運轉(zhuǎn)直到解決問題。 常用的知識表示方法 －框架 ? 框架是一種知識結(jié)構(gòu)化表示方法，也是一種定型狀態(tài)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)； ? 頂層是固定的，表示某個固定的概念、對象或者事件； ? 下層是由槽組成，每一個槽可以有任意有限數(shù)目的側(cè)面； ? 每個側(cè)面又可以有任意數(shù)目的值，且側(cè)面還可以是其它框架（稱為子框架）； ? 相互關(guān)聯(lián)的框架連接起來組成框架系統(tǒng)，或者框架網(wǎng)絡(luò)； ? 不同的框架網(wǎng)絡(luò)又可通過信息檢索組成更大的系統(tǒng)，代表一塊完整的系統(tǒng)。 用框架描述“椅子”的概念 框架網(wǎng)絡(luò)的活動和推理 ? 兩種活動繼承推理 – 填槽：即框架未知內(nèi)容的槽的填寫 – 匹配：即根據(jù)已知事件尋找合適的框架，用于描述當(dāng)前事件，并對未知事件進行預(yù)測 ? 推理 – 繼承推理：各框架之間可以構(gòu)成繼承關(guān)系。 – 匹配 – 預(yù)測，聯(lián)想和直覺 常用的知識表示方法 －語義網(wǎng)絡(luò) ? 語義網(wǎng)絡(luò)是一個帶標(biāo)識的有向圖，有向圖的結(jié)點表示各種事務(wù)、概念、屬性等，有向圖的弧表示各種語義聯(lián)系，指明所連接結(jié)點之間的某種聯(lián)系。 一個簡單的語義網(wǎng)絡(luò) 語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的三種活動 ? 繼承推理：通過 isa弧，一個概念結(jié)點的所有屬性和信息可以繼承到實例結(jié)點。 ? 匹配推理：語義網(wǎng)絡(luò)推理的基礎(chǔ) – 根據(jù)提問內(nèi)容構(gòu)造一個語義網(wǎng)絡(luò)碎片，在系統(tǒng)的語義網(wǎng)絡(luò)中尋找匹配，使變量結(jié)點在匹配過程中得到賦值。 ? 散射激活推理 – 在一對概念間進行推理時，尋找代表這兩個概念的結(jié)點之間的聯(lián)系，即從這兩個結(jié)點開始，然后激活與之連接的全體結(jié)點，依次地激活與這些結(jié)點連接的全體結(jié)點，如此往外擴散。當(dāng)某概念同時從兩個方向上激活，就算找到了一種聯(lián)系。 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢－第一代專家系統(tǒng) ? 特點 – 高度專業(yè)化，但結(jié)構(gòu)、功能不完整，移植性差； – 專門問題求解能力強，但缺乏推理解釋功能。 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢－第二代專家系統(tǒng) ? 特點 – 學(xué)科專用型系統(tǒng)； – 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較完整，功能較全面，移植性好； – 具有推理解釋功能，使用戶比較清楚地了解系統(tǒng)地解題過程； – 采用啟發(fā)式推理、似然推理、非精確推理，增強了系統(tǒng)的表達能力； – 把具有一定普遍意義的推理方法與大量同領(lǐng)域相關(guān)的專門知識結(jié)合起來，從而使這些系統(tǒng)具有廣泛的通用性； – 用產(chǎn)生式規(guī)則、框架、語義網(wǎng)絡(luò)表達知識 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢－第三代專家系統(tǒng) ? 特點 – 向用戶實際的復(fù)雜問題求解； – 具有綜合性、多方面的集成功能； – 應(yīng)用多學(xué)科、多專業(yè)、多專家的知識和經(jīng)驗，進行并行協(xié)同解題； – 依靠諸如模型、方法、軟件和接口等多種技術(shù)集成進行設(shè)計和建造； – 基于分布式、開放性軟硬件及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境； – 實現(xiàn)知識共享和知識重用 本章內(nèi)容 ? 決策支持系統(tǒng) ? 人工智能與專家系統(tǒng) ? 聯(lián)機分析處理 ? 商務(wù)智能方法與應(yīng)用 從 OLTP到 OLAP OLAP和數(shù)據(jù)倉庫 ? OLAP應(yīng)用構(gòu)建于數(shù)據(jù)倉庫而非數(shù)據(jù)庫之上，主要是由于以下三個技術(shù)方面的原因 ： – 計算機處理速度階躍式增長，單位字節(jié)的存儲和處理成本大幅度降低，是保證數(shù)據(jù)倉庫有效運行的物理基礎(chǔ)； – 決策分析理論的完善和應(yīng)用使得數(shù)據(jù)倉庫中的分析技術(shù)能夠有效實現(xiàn)，使得決策人員可以直接從系統(tǒng)中獲得需要的決策支持信息； – 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)用于支持各種分析任務(wù)，并生成多角度，多層次和不同粒度上的分析結(jié)果 . OLAP中的基本概念 ⑴ ? 變量 :從現(xiàn)實系統(tǒng)中抽象出來，用于描述數(shù)據(jù)的實際含義。 ? 維 :人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度 ? 維的層次 ? 類別 :構(gòu)成一個維的獨立的數(shù)據(jù)元素，是存在于層里每一個數(shù)據(jù)。 維、層和類別的關(guān)系示意圖 OLAP中的基本概念 ⑵ ? 維的取值：也稱為維的成員 ? 度量：企業(yè)收集和存儲的用于評價業(yè)務(wù)狀況的數(shù)值性數(shù)據(jù)，以監(jiān)測和評估企業(yè)成效。 ? 多維數(shù)組 ? 數(shù)據(jù)單元（單元格） – 多維數(shù)組的取值稱為數(shù)據(jù)單元 多維數(shù)據(jù)立方體 OLAP的基本操作 －切片（ Slice） ? 在多維數(shù)組的某一維上選定其維成員的動作稱為
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