一、从OLTP到OLAM与知识管理到知识发现（论文文献综述）
来洪波,范玉顺[1]（2011）在《基于集成化企业建模框架的知识管理系统研究》文中认为针对现有的知识管理系统和企业实际业务联系不紧密的问题,论文分析并提出了扩展的集成化企业建模框架,描述了基于该框架的知识管理系统结构,设计并实现了B/S结构的文档管理工具,并给出了应用案例。论文中基于Web的文档管理工具不仅能够作为知识管理系统的一个主要组成部分实现知识获取和知识利用,也能够作为独立的文档管理工具对企业的文档进行管理,具有使用方便,和业务联系紧密,维护容易等优点。
来洪波,范玉顺[2]（2010）在《基于集成化企业建模框架的知识管理系统研究》文中进行了进一步梳理针对现有的知识管理系统和企业实际业务联系不紧密的问题,论文分析并提出了扩展的集成化企业建模框架,描述了基于该框架的知识管理系统结构,设计并实现了B/S结构的文档管理工具,并给出了应用案例。论文中基于Web的文档管理工具不仅能够作为知识管理系统的一个主要组成部分实现知识获取和知识利用,也能够作为独立的文档管理工具对企业的文档进行管理,具有使用方便,和业务联系紧密,维护容易等优点。
于超[3]（2008）在《基于J2EE架构的信息综合管理系统》文中研究表明随着信息化时代的来临,以互联网、无线通讯为主要代表的新型传播方式对人们生活和工作的影响也日益广泛,党的执政能力建设面临着新的挑战。随着IT技术的飞速发展和信息基础设施的不断完善,为政府部门通过电子政务实现高效快捷安全的网络办公、信息管理及信息交流提供了良好基础。如何帮助广大政府部门快速准确地获取信息,高效安全地传递管理信息,轻松快捷地处理日常公务,已成为一个迫切需要解决的问题。本文主要研究上海“两新”组织的信息综合管理系统。系统基于J2EE,B/S架构（JSP+UseBean+Entity&Manager+DataBase）,使用J2EE语言开发服务器端的JavaBean/EJB,JSP开发表示层逻辑,客户端全部以HTML实现显示、JavaScript处理复杂的交互操作,J2EE语言是基于标准化的、模块化的、可重用的组件技术的开发框架,并提供一系列API,自动处理了一些应用。在系统设计上采用三层结构:Web服务器/应用服务器/数据库（即B/S体系结构）。系统的服务器端考虑到数据运算性能和可靠性,需要采用ORACLE的数据库。本系统跨越互联网、政务外网和公务网三个互相隔离的网络。在工作中,又需要进行频繁的数据交换。目前采用网段之间采用安全岛或热插拔硬盘进行手工数据转移,数据交换功能模块考虑到交换过程的可靠性、稳定性,采用了微软公司的.NET,C#语言编写,采用面向对象分析方法来设计,基于组件模式设计软件结构,转移数据采用XML格式,转移完成后采用专门开发的程序,进行数据合并。数据交换功能模块,由监听、组包、分包、传输、解包、解析、汇总各部分组成。上海市“两新”组织信息综合管理系统建立了覆盖全市的两新组织信息管理网络系统结构;实现全市两新组织信息收集、汇总、分发渠道电子化;构建了两新组织管理十大基础数据库并进行各级数据分析工作;成为全市两新组织党员人才工作互动交流平台;提高了现有“两新”组织管理信息的规范化与完整性,为两新组织管理与决策提供数据依据。
靳守军[4]（2008）在《移动通信网管信息经营分析与实践》文中研究表明市场竞争环境日趋激烈,只有以客户细分为基础,针对目标客户群,提供优质的网络服务和优良的客户服务,突出差异性,才能使服务始终处于市场领先地位。本文研究利用中国移动集团业务支撑系统（Business Operation Support System简称BOSS）及相关系统产生的大量宝贵的数据资源,建立移动企业经营分析系统,实现对信息的智能化加工和处理,为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据。“移动通信网管信息经营分析与实践”是在中国移动集团哈尔滨有限公司经营分析系统之上,利用移动通信公司基础网中每个网络设备都具有各自的地理位置属性的特性,通过数据的抽取、转换与加载将数据生成到数据仓库中,将网元数据融入经营分析系统,实现了数据采集、数据处理、决策分析、综合查询、报表管理等功能。“移动通信网管信息经营分析与实践”使“网元数据”丰富的“网元属性”在经营分析的的主题中得到充分利用,并通过GIS系统与经营分析系统的有效整合,解决了传统的业务管理和空间属性脱钩的现象。应用该项目,不仅可以直观地了解整个网络的运行情况,还可以挖掘出隐含在业务发展过程中潜在有用的信息,为更好地进行管理与监控、分析与规划,为公司的市场经营与决策提供了重要依据。
李玲玲[5]（2007）在《黑龙江移动经营分析系统网管信息应用实现》文中研究指明为适应日趋激烈的市场竞争环境，中国移动集团公司提出了“服务与业务领先”的战略，即以客户细分为基础，针对目标客户群，提供优质的网络服务和优良的客户服务，突出差异性，使服务始终处于市场领先地位的思路。基于上述原则，中国移动集团利用业务支撑系统（Business Operation SupportSystem简称BOSS）及相关系统产生的大量宝贵的数据资源，建立移动企业经营分析系统，以实现对信息的智能化加工和处理，为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据。“黑龙江移动经营分析系统网管信息应用实现”是在中国移动集团黑龙江有限公司经营分析系统之上，利用移动通信公司基础网中每个网络设备都具有各自的地理位置属性的特性，通过数据的抽取、转换与加载将数据生成到数据仓库中，将网元数据融入经营分析系统。本着整合业务数据、加强经营分析的原则，实现了数据采集、数据处理、决策分析、综合查询、报表管理等功能。同时，“黑龙江移动经营分析系统网管信息应用实现”使“网元数据”丰富的“网元属性”在经营分析的的主题中得到充分利用，并通过GIS系统与经营分析系统的有效整合，解决了传统的业务管理和空间属性脱钩的现象。项目应用，不仅直观地了解整个网络的运行情况，更挖掘了隐含在业务发展过程中，并且潜在有用的信息，为更好地进行管理与监控、分析与规划，为公司的市场经营与决策提供了重要依据。
翁勍力[6]（2007）在《基于元搜索与内容聚类的情报获取技术研究》文中研究指明目前网络信息已经成为主要的情报源,其获取的主要方式之一就是使用搜索引擎。但是,利用搜索引擎获取的网络信息仍存在很多问题:例如获取的信息量很大但是有用信息很少;获取的信息多样但是用户无法识别相关信息群体等。有用信息资源的获取已经逐渐成为情报业发展的一个瓶颈。因此,如何从海量信息中剔除无用信息,迅速定位至信息群,从而快速、高效地获取情报资源,并对其进行加工整理并提供给情报用户,是情报界人士面临的一大挑战,也是目前亟需解决的问题。本论文以提高情报获取效率与质量为主要目标,研究和实现了基于元搜索与内容聚类的情报获取系统。主要创新点:（1）设计了情报获取系统的总体框架,提出了搜索模块、运算模块、用户模块三大功能模块,并阐述各模块的功能流程。（2）提出了基于网页标题摘要分析方法进行元搜索引擎结果相关性判断。实验结果表明,元搜索引擎搜索结果的平均准确率比各个成员引擎的搜索结果平均准确率都有较大提高。（3）结合当前两种主要的聚类算法—K-means划分法和BIRCH聚类算法,提出了在元搜索结果处理基础上进行聚类的方法。实验证明,该方法在聚类效果上有较明显的改善,并且效率得到了很大提高。（4）在情报获取系统的设计实现方面,提出了数据库系统、软件系统、人机界面的设计方案,实现了基于网页标题摘要分析的信息检索、基于元搜索结果和K-means与BIRCH算法结合算法的聚类分析,以及基于OLAM的多维分析。
刘松[7]（2007）在《数据挖掘在楚雄电信经营分析系统中的应用》文中研究指明面对竞争日益激烈的电信市场，原有的统计分析模式已不能满足要求。为了有针对性地对不同客户群进行营销，对市场出现的动向做出迅速反应。楚雄电信决定建设采用数据仓库技术的经营分析系统。本文通过研究和应用数据挖掘技术，以楚雄本地帐务、经营数据为基础，通过分析研究现有数据库中的客户关系，从海量的业务系统数据中，分析客户数据，利用聚合模型建立了分析模型，提出了建设基于MS数据仓库平台的数据挖掘方案。系统经过半年的建设，现已成功使用，支撑了市场的分析需求。
袁亮[8]（2005）在《网络环境下商务智能的解决方案及应用》文中提出商务智能（Business Intelligence）是20世纪90年代美国分析师所创造出来的新名词,不过,它并不是一个凭空冒出的东西。事实上,已经兴起的决策支持系统（DSS:Decision Support System）、企业资源计划系统（ERP:Enterprise Resource Planning）、客户关系管理（CRM:Customer Relationship Management）等即是为满足同样的目的而兴起的IT潮流。BI是在ERP等信息化管理工具的基础上提出的,是基于信息技术构建的智能化管理工具,它实时地对ERP、CRM、SCM（供需链管理:Supply Chain Management）等管理工具生成的企业数据进行各种分析,并给出报告,帮助管理者认识企业的现状并做出正确的决策。 本文研究基于商务网络环境:电子商务、电子数据交换、电子资金传送和电子营销下,BI的实现,包括:数据仓库、OLAP（联机分析处理:Online Analytical Process）、数据挖掘和EIS（高层管理信息系统:Executive Information Systems）。数据仓库是20世纪90年代中后期提出的概念,它是以传统的数据库技术作为存储数据和管理资源的基本手段,以统计分析技术作为分析数据和提取信息的有效方法,以人工智能技术作为挖掘知识和发现规律的科学途径的一种解决问题的方案。许多来自数据库领域、决策支持系统领域的专家对数据仓库技术展开了深入的研究认为:在商务智能系统中,数据仓库是基础。为了充分利用数据仓库中的数据、满足决策需要,数据仓库工具应运而生,联机分析处理和数据挖掘是其中重要的两类。联机分析处理把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。数据挖掘则是在人工智能、机器学习中发展起来的,它为知识和规律的自动发现提供了有效的技术和方法。通过联机分析分析处理和数据挖掘等技术对各类大量的数据和信息进行分析处理,实现了数据向信息的转换,它的分析结果以多维视图的形式展示,为中、高层领导的决策提供有效的支持。在商务智能系统中,联机分析处理和数据挖掘是针对商业数据的分析工具。目前,以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为基础构建的集成化的智能决策支持系统越来越受到重视,开创了决策支持系统发展的新方向。全文共分为六章: 第1章:首先简单介绍了商务智能的理解和产生,并说明了商务智能实现的几个方面。接着介绍了本文研究的商务智能实现的环境及其平台革命。 第2章:主要论述了数据仓库的产生和发展,提出并解释一个基于商务智能的数据仓库体系结构。指出一般情况下数据仓库的创建过程和实施,并说明了数据仓库在商业决策中的应用。 第3章:讨论当今商务智能的一个热门技术:OLAP。本章主要论述了联机分析型处理对商业数据的分析方法、联机分析处理的实现,并对对当今的联机分
王耀华[9]（2005）在《建筑业知识管理研究》文中研究指明知识管理的研究在国际上已逐渐兴起,它不仅在理论方面快速发展,而且在实践方面也不断地进行尝试。这种新型的管理活动首先在IT 业、咨询业等知识密集型行业进行了富有成效的尝试,然后逐步拓展到建筑业。为应对这种新型的管理实践活动,有必要对建筑业知识管理战略、技术、学习机制和管理服务进行研究。本文的主要研究内容如下: 对知识管理的有关基本概念进行深入分析,综述了国内外知识管理研究情况,在此基础上提出建筑业知识管理需要研究的问题; 接着对建筑业知识管理进行定义,并提出建筑业知识管理的对策、战略和以及战略实施中的误区。依据建筑业知识管理战略设计,分析了支持知识管理的技术,并对IT 技术在建筑业知识管理的应用和效用进行评估; 分析了建筑业传统总结项目经验的方法,在此基础上提出了基于事件的项目学习方法,分析了它的知识体系、反馈机制和关键活动以及实施要点,并结合案例对这一学习方法做了进一步的说明; 设计了基于XML 建筑业知识管理Web 服务的内容、技术架构,在总结维衡网上项目管理实践和欧洲CIB 的E-cognos 项目实践的基础上提出了建筑业知识管理Web 服务应提供的服务内容,并对Web 服务的发展方向做出了预测,最后介绍了知识管理在工程质量管理系统中的尝试性实践,分析了它的知识路线、质量知识和实现技术。
尹松,周永权[10]（2004）在《基于联机分析处理的数据仓库分析》文中研究说明介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统 ,以及这些技术与数据仓库的关系。
二、从OLTP到OLAM与知识管理到知识发现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、从OLTP到OLAM与知识管理到知识发现（论文提纲范文）
（1）基于集成化企业建模框架的知识管理系统研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 扩展的集成化企业建模框架 |
| 1) 完备性。 |
| 2) 一致性。 |
| 3) 安全性。 |
| 2 知识管理系统体系结构 |
| 3 B/S结构文档管理工具的设计 |
| 4 数据库表格设计 |
| 5 实际应用案例 |
| 6 结束语 |
（3）基于J2EE架构的信息综合管理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研发背景和目的 |
| 第二节 国内外动态 |
| 第三节 系统概述 |
| 第二章 开发体系结构及平台选择 |
| 第一节 系统需求分析 |
| 第二节 开发体系结构 |
| 第三节 结论 |
| 第三章 系统总体设计 |
| 第一节 系统功能 |
| 第二节 系统运行环境 |
| 第三节 系统总体构思 |
| 第四章 系统详细设计 |
| 第一节 系统结构设计 |
| 第二节 关键技术和技术要点 |
| 第五章 系统的关键技术—数据交换子系统 |
| 第一节 系统定义 |
| 第二节 需求分析 |
| 第三节 功能模块设计 |
| 第六章 总结与展望 |
| 第一节 总结 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）移动通信网管信息经营分析与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的来源与意义 |
| 1.2 移动经营分析系统的研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 网管信息应用实现概述 |
| 2.1 经营分析系统网管信息应用建设的目标 |
| 2.2 网管信息应用的关键技术 |
| 2.3 网管信息应用总体架构及体系结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 网管信息应用源数据的获取及存储 |
| 3.1 网管信息应用源数据分析与数据源映射 |
| 3.2 网管信息应用ETL实现的概念 |
| 3.3 ETL实现 |
| 3.4 数据审计 |
| 3.5 网管信息应用数据存储概述 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 数据访问概述 |
| 4.1 数据访问概述 |
| 4.2 即席查询 |
| 4.3 联机分析处理介绍 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 GIS分析在网管信息应用中的融合 |
| 5.1 GIS分析与网管信息应用的集成概述 |
| 5.3 GIS分析与网管信息系统应用类结构 |
| 5.4 GIS分析与网管信息应用地图文件说明 |
| 5.5 页面设计介绍 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）黑龙江移动经营分析系统网管信息应用实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的来源与意义 |
| 1.2 移动经营分析系统的研究现状 |
| 1.2.1 国内经营分析系统的研究现状 |
| 1.2.2 国际经营分析系统的研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.3.1 网管信息数据ETL实现 |
| 1.3.2 即席查询 |
| 1.3.3 联机分析处理 |
| 1.3.4 实现GIS系统与网管信息应用的有效结合 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 网管信息应用实现概述 |
| 2.1 经营分析系统网管信息应用建设的目标 |
| 2.2 网管信息应用的关键技术 |
| 2.2.1 ETL数据抽取转换加载的流程控制 |
| 2.2.2 联机分析处理实现数据访问 |
| 2.2.3 地理信息系统与网管信息应用的结合 |
| 2.3 网管信息应用总体架构及体系结构 |
| 2.3.1 网管信息应用总体架构 |
| 2.3.2 网管信息应用体系结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 网管信息应用源数据的获取及存储 |
| 3.1 网管信息应用源数据分析与数据源映射 |
| 3.2 网管信息应用ETL实现的概念 |
| 3.2.1 数据抽取 |
| 3.2.2 数据转换 |
| 3.2.3 数据加载 |
| 3.3 ETL实现 |
| 3.3.1 ETL实现产品说明 |
| 3.3.2 ETL调度 |
| 3.3.3 ETL实现流程 |
| 3.4 数据审计 |
| 3.5 网管信息应用数据存储概述 |
| 3.5.1 数据存储 |
| 3.5.2 数据存储模型设计 |
| 3.5.3 网管信息应用数据模型的建立 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 数据访问概述 |
| 4.1 数据访问概述 |
| 4.2 即席查询 |
| 4.2.1 即席查询功能特性 |
| 4.2.2 即席查询体系结构 |
| 4.2.3 网管信息应用即席查询实现 |
| 4.3 联机分析处理介绍 |
| 4.3.1 OLAP的分类 |
| 4.3.2 OLAP的分析流程 |
| 4.3.3 OLAP系统要求 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 GIS分析在网管信息应用中的融合 |
| 5.1 GIS分析与网管信息应用的集成概述 |
| 5.2 GIS分析与网管信息应用的实现架构 |
| 5.3 GIS分析与网管信息系统应用类结构 |
| 5.3.1 类结构 |
| 5.3.2 各类结构功能介绍 |
| 5.3.3 MapTools设计说明 |
| 5.3.4 IMapAction设计说明 |
| 5.3.5 MapAction设计说明 |
| 5.3.6 MapActionData设计说明 |
| 5.3.7 MapStu设计说明 |
| 5.3.8 IMap_Data设计说明 |
| 5.3.9 ILegend设计说明 |
| 5.3.10 ISymbol设计说明 |
| 5.4 GIS分析与网管信息应用地图文件说明 |
| 5.4.1 GIS分析与网管信息应用地图文件说明 |
| 5.4.2 地图相关信息的配置步骤 |
| 5.5 页面设计介绍 |
| 5.5.1 GIS分析与网管信息应用整体页面布局 |
| 5.5.2 页面操作介绍 |
| 5.5.3 网管信息应用配置信息和GIS |
| 5.5.4 配置信息操作说明 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 工程硕士研究生个人简历 |
（6）基于元搜索与内容聚类的情报获取技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 竞争情报获取与竞争情报系统 |
| 1.1.1 竞争情报定义及研究意义 |
| 1.1.2 竞争情报获取 |
| 1.1.3 竞争情报系统 |
| 1.2 现有情报获取工具—搜索引擎 |
| 1.2.1 搜索引擎定义 |
| 1.2.2 搜索引擎工作原理 |
| 1.2.3 独立搜索引擎存在的问题 |
| 1.3 课题目的和研究范围 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 情报获取系统的总体框架 |
| 2.1 情报获取系统总体框架 |
| 2.2 搜索模块 |
| 2.2.1 成员引擎选取 |
| 2.2.2 成员引擎搜索规则设定 |
| 2.2.3 搜索模块与成员引擎的信息交换 |
| 2.3 运算模块 |
| 2.4 用户模块 |
| 2.4.1 用户查询与分析设置功能 |
| 2.4.2 分析结果显示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于网页标题摘要分析的结果融合技术 |
| 3.1 元搜索引擎结果融合方法 |
| 3.1.1 元搜索引擎结果融合方法 |
| 3.1.2 现有搜索引擎搜索结果比较 |
| 3.1.3 基于网页标题摘要分析计算相关度的必要性 |
| 3.2 基于网页标题摘要分析的相关度计算 |
| 3.2.1 网页摘要与网页内容相关度度量指标 |
| 3.2.2 关键词匹配模式研究 |
| 3.2.3 基于网页摘要分析的相关度计算公式 |
| 3.3 实验及分析 |
| 3.3.1 样本选择 |
| 3.3.2 统计分析 |
| 3.3.3 算法及验证 |
| 3.3.4 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 元搜索结果内容聚类技术 |
| 4.1 搜索引擎与挖掘引擎 |
| 4.1.1 搜索引擎与Web挖掘比较 |
| 4.1.2 目前采用web挖掘的元搜索引擎 |
| 4.2 文本聚类技术及其比较 |
| 4.2.1 划分方法 |
| 4.2.2 层次方法 |
| 4.2.3 基于密度的方法 |
| 4.2.4 基于网格的方法 |
| 4.2.5 基于模型的方法 |
| 4.2 基于K-MEANS与BIRCH凝聚层次聚类的聚类方法 |
| 4.3 实验及结果评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于聚类的ROLAM模型 |
| 5.1 OLAP技术 |
| 5.1.1 OLAP概念与准则 |
| 5.1.2 OLAP的实现方式 |
| 5.1.3 OLAP与DM对比分析 |
| 5.2 OLAM研究 |
| 5.2.1 OLAM技术的出现 |
| 5.2.2 OLAM的功能特征及运行模式 |
| 5.2.3 OLAM的体系结构 |
| 5.3 基于聚类的ROLAM模型 |
| 5.3.1 ROLAM概念模型及分析方法 |
| 5.3.2 基于聚类的ROLAM数据模型 |
| 5.3.3 基于聚类的ROLAM实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于元搜索与内容聚类的情报获取系统设计与实现 |
| 6.1 系统功能及结构 |
| 6.2 数据模型设计 |
| 6.2.1 搜索数据库 |
| 6.2.2 索引数据库 |
| 6.2.3 关键词数据库 |
| 6.2.4 聚类数据库 |
| 6.3 软件系统设计 |
| 6.3.1 提取成员引擎搜索结果软件模块 |
| 6.3.2 过滤重复记录的软件模块 |
| 6.3.3 词频统计软件模块 |
| 6.3.4 特征向量生成模块 |
| 6.3.5 文本聚类软件模块 |
| 6.4 界面设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文 |
（7）数据挖掘在楚雄电信经营分析系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 解决办法 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 数据挖掘技术概述 |
| 2.1 数据挖掘技术的由来 |
| 2.2 数据挖掘的定义 |
| 2.3 数据挖掘的研究历史和现状 |
| 2.4 数据挖掘研究内容和本质 |
| 2.5 数据挖掘的功能 |
| 2.6 数据挖掘常用技术 |
| 2.7 数据挖掘工具 |
| 2.8 数据挖掘的流程 |
| 2.8.1 数据挖掘环境 |
| 2.8.2 数据挖掘过程图 |
| 2.8.3 数据挖掘过程工作量 |
| 2.8.4 数据挖掘过程简介 |
| 2.8.5 数据挖掘需要的人员 |
| 2.9 数据挖掘未来研究方向 |
| 第三章 楚雄电信经营分析系统概述 |
| 3.1 商业目标 |
| 3.2 实施方法 |
| 3.3 系统总体设计 |
| 3.3.1 设计思想 |
| 3.3.2 系统结构 |
| 3.3.3 业务结构 |
| 3.3.4 用户层面 |
| 3.4 基于 MS 数据仓库平台的解决方案 |
| 第四章 客户发展分析的实现 |
| 4.1 商业问题 |
| 4.2 数据的准备 |
| 4.2.1 客户的分类 |
| 4.2.2 分析所需的数据 |
| 4.2.3 ETL(数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)) |
| 4.3 数据处理 |
| 4.4 数据挖掘 |
| 4.4.1 数据挖掘模型的选择 |
| 4.4.2 客户发展分析采用的模型 |
| 4.5 数据展示 |
| 4.5.1 本地网业务发展分析展现 |
| 4.5.2 按客户群进行数据展现 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 系统建设存在的问题 |
| 5.2 下一阶段目标 |
| 5.2.1 新增客户流失分析 |
| 5.2.2 新增客户信用度评估分析 |
| 5.2.3 新增营销计划预演 |
| 5.2.4 新增竞争对手分析 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）网络环境下商务智能的解决方案及应用（论文提纲范文）
| 第一章 网络商务环境及商务智能概述 |
| 第一节 商务智能概述 |
| 第二节 网络商务环境 |
| 第三节 商务智能的平台革命：XML |
| 第二章 商务智能的基础：数据仓库 |
| 第一节 数据仓库的产生和发展 |
| 第二节 数据仓库体系结构 |
| 第三节 DW的设计 |
| 第四节 使用数据仓库进行商业决策 |
| 第三章 创建商务智能系统的重要技术：OLAP |
| 第一节 从OLTP到OLAP |
| 第二节 OLAP技术介绍 |
| 第三节 联机分析处理工具的评价 |
| 第四节 基于数据仓库的OLAP系统设计 |
| 第四章 利用数据挖掘技术实现商务智能 |
| 第一节 数据挖掘概述 |
| 第二节 数据挖掘的过程 |
| 第三节 数据挖掘技术现状 |
| 第四节 数据挖掘工具的评价 |
| 第五章 高层管理信息系统的开发 |
| 第一节 EIS的产生 |
| 第二节 EIS的定义与特性 |
| 第三节 用电子商务框架构建EIS平台统合企业信息资源 |
| 第六章 商务智能在现代企业中的应用及其发展前景 |
| 第一节 商务智能在现代企业中的应用 |
| 第二节 商务智能的实施 |
| 第三节 商务智能的发展前景 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（9）建筑业知识管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 知识管理研究现状 |
| 1.3 建筑业知识管理研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 建筑业知识管理及其战略研究 |
| 2.1 知识管理 |
| 2.2 建筑业进行知识管理的必要性 |
| 2.3 建筑业知识管理及其战略研究 |
| 2.4 小结 |
| 3 建筑业知识管理技术 |
| 3.1 建筑业知识管理IT 技术 |
| 3.2 建筑业知识管理知识表达方法 |
| 3.3 建筑业知识库系统建模框架基本结构 |
| 3.4 小结 |
| 4 建筑业学习方法研究 |
| 4.1 建筑业项目学习方法回顾 |
| 4.2 项目学习方法成功要素 |
| 4.3 基于事件的项目学习方法 |
| 4.4 小结 |
| 5 基于XML 建筑业知识管理Web 服务研究 |
| 5.1 基于XML 建筑业工程知识管理WEB 服务概述 |
| 5.2 建筑业知识WEB 服务流程及其WEB 管理服务概要设计 |
| 5.3 建筑业知识管理WEB 服务案例分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 结语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 |
（10）基于联机分析处理的数据仓库分析（论文提纲范文）
| 1 数据仓库的特性 |
| 1.1 数据仓库 |
| 1.2 数据仓库结构 |
| 1.3 数据库、数据集市与数据仓库的关系 |
| 2 数据仓库中的OLAP |
| 2.1 OLAP[5] |
| 2.2 OLAP的2种基本模式[6] |
| 2.3 OLAP的分析方法 |
| (1) 切片与切块。 |
| (2) 旋转。 |
| (3) 上卷和下钻。 |
| 2.4 ROLAP和MOLAP特点分析 |
| 2.5 数据联机分析挖掘 |
| 3 数据挖掘技术[8] |
| 4 决策支持系统[9] |
| 5 结束语 |
四、从OLTP到OLAM与知识管理到知识发现（论文参考文献）
- [1]基于集成化企业建模框架的知识管理系统研究[J]. 来洪波,范玉顺. 制造业自动化, 2011(03)
- [2]基于集成化企业建模框架的知识管理系统研究[A]. 来洪波,范玉顺. 全国先进制造技术高层论坛暨第九届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集, 2010
- [3]基于J2EE架构的信息综合管理系统[D]. 于超. 华东师范大学, 2008(07)
- [4]移动通信网管信息经营分析与实践[D]. 靳守军. 复旦大学, 2008(04)
- [5]黑龙江移动经营分析系统网管信息应用实现[D]. 李玲玲. 哈尔滨理工大学, 2007(02)
- [6]基于元搜索与内容聚类的情报获取技术研究[D]. 翁勍力. 西安电子科技大学, 2007(06)
- [7]数据挖掘在楚雄电信经营分析系统中的应用[D]. 刘松. 北京邮电大学, 2007(05)
- [8]网络环境下商务智能的解决方案及应用[D]. 袁亮. 华东师范大学, 2005(05)
- [9]建筑业知识管理研究[D]. 王耀华. 华中科技大学, 2005(05)
- [10]基于联机分析处理的数据仓库分析[J]. 尹松,周永权. 广西科学院学报, 2004(04)