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正文內(nèi)容

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(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 順序的進(jìn)行匹配 ? 推理機(jī)的工作以“匹配-沖突消解-操作”的方式循環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)直到解決問(wèn)題。 常用的知識(shí)表示方法 -框架 ? 框架是一種知識(shí)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(gè)固定的概念、對(duì)象或者事件; ? 下層是由槽組成,每一個(gè)槽可以有任意有限數(shù)目的側(cè)面; ? 每個(gè)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(lái)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(guò)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(dòng)和推理 ? 兩種活動(dòng)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(duì)未知事件進(jìn)行預(yù)測(cè) ? 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(cè),聯(lián)想和直覺(jué) 常用的知識(shí)表示方法 -語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) ? 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)帶標(biāo)識(shí)的有向圖,有向圖的結(jié)點(diǎn)表示各種事務(wù)、概念、屬性等,有向圖的弧表示各種語(yǔ)義聯(lián)系,指明所連接結(jié)點(diǎn)之間的某種聯(lián)系。 一個(gè)簡(jiǎn)單的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò) 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的三種活動(dòng) ? 繼承推理:通過(guò) isa弧,一個(gè)概念結(jié)點(diǎn)的所有屬性和信息可以繼承到實(shí)例結(jié)點(diǎn)。 ? 匹配推理:語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)推理的基礎(chǔ) – 根據(jù)提問(wèn)內(nèi)容構(gòu)造一個(gè)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)碎片,在系統(tǒng)的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中尋找匹配,使變量結(jié)點(diǎn)在匹配過(guò)程中得到賦值。 ? 散射激活推理 – 在一對(duì)概念間進(jìn)行推理時(shí),尋找代表這兩個(gè)概念的結(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系,即從這兩個(gè)結(jié)點(diǎn)開始,然后激活與之連接的全體結(jié)點(diǎn),依次地激活與這些結(jié)點(diǎn)連接的全體結(jié)點(diǎn),如此往外擴(kuò)散。當(dāng)某概念同時(shí)從兩個(gè)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(shì)-第一代專家系統(tǒng) ? 特點(diǎn) – 高度專業(yè)化,但結(jié)構(gòu)、功能不完整,移植性差; – 專門問(wèn)題求解能力強(qiáng),但缺乏推理解釋功能。 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)-第二代專家系統(tǒng) ? 特點(diǎn) – 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(guò)程; – 采用啟發(fā)式推理、似然推理、非精確推理,增強(qiáng)了系統(tǒng)的表達(dá)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(shí)結(jié)合起來(lái),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(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)知識(shí) 專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)-第三代專家系統(tǒng) ? 特點(diǎn) – 向用戶實(shí)際的復(fù)雜問(wèn)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(shí)和經(jīng)驗(yàn),進(jìn)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(jìn)行設(shè)計(jì)和建造; – 基于分布式、開放性軟硬件及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境; – 實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享和知識(shí)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(jī)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(cāng)庫(kù) ? OLAP應(yīng)用構(gòu)建于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而非數(shù)據(jù)庫(kù)之上,主要是由于以下三個(gè)技術(shù)方面的原因 : – 計(jì)算機(jī)處理速度階躍式增長(zhǎng),單位字節(jié)的存儲(chǔ)和處理成本大幅度降低,是保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有效運(yùn)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(cāng)庫(kù)中的分析技術(shù)能夠有效實(shí)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(cāng)庫(kù)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(shí)系統(tǒng)中抽象出來(lái),用于描述數(shù)據(jù)的實(shí)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(gè)維的獨(dú)立的數(shù)據(jù)元素,是存在于層里每一個(gè)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(chǔ)的用于評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)狀況的數(shù)值性數(shù)據(jù),以監(jiān)測(cè)和評(píng)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(dòng)作稱為
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