数据挖掘技术在商业库存决策支持算法的研究

• 作者: 安晓丹 李敏
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 粗糙集 浮动搜索算法
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与自动化技术
• 页码范围: 463-466
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2008.04.019

摘要

针对商业库存数据库中存在大量冗余特征和噪声,许多数据挖掘算法对于目标数据的维度非常敏感,随着数据特征的增加,算法的时间空间开销也急剧增加.商业库存决策支持数据挖掘算法利用粗糙集技术对数据作预处理,分析过滤这些冗余的例子,减少了噪声的干扰,减少了训练数据,运用粗糙集的分类算法和浮动搜索算法对浮动搜索算法进行了改进.并用此算法进行了仿真实现,验证了改进后算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李敏	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	30	107	5.0	9.0
2	安晓丹	哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院	1	2	1.0	1.0