超級(jí)市場(chǎng)決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的相關(guān)概念，并對(duì)關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行了進(jìn)一步的分析，在算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，對(duì)于實(shí)現(xiàn)算法的多種可行的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了一種高效的FP-tree關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。并將該算法在超級(jí)市場(chǎng)決策支持系統(tǒng)的實(shí)踐中運(yùn)用得恰到好處。 數(shù)據(jù)挖掘和OLAP技術(shù)是決策支持系統(tǒng)實(shí)施的兩種方法。本文將兩種技術(shù)融合于萬(wàn)家福超市決策支持系統(tǒng)之中，以提高系統(tǒng)的工作效率。并在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建了適合于零售業(yè)的高效可行的數(shù)據(jù)挖掘

2、模型。文中探討了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的多層體系結(jié)構(gòu)，利用多層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了超市決策支持系統(tǒng)的開發(fā)，同時(shí)為了提高訪問(wèn)速度使用了OLAP對(duì)象池技術(shù)，大大節(jié)省了系統(tǒng)資源。 最后，結(jié)合實(shí)際的項(xiàng)目“萬(wàn)家福超市管理系統(tǒng)”，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和文中提出的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘模型，設(shè)計(jì)和開發(fā)了超市決策支持子系統(tǒng)。通過(guò).NET技術(shù)，使用公共語(yǔ)言運(yùn)行庫(kù)和.NET框架類庫(kù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的安全訪問(wèn)，應(yīng)用一種快速關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，實(shí)現(xiàn)在不同的粒度層對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并通過(guò)OWC實(shí)現(xiàn)