计算机科学 ›› 2014, Vol. 41 ›› Issue (Z6): 421-424.

• 数据挖掘 • 上一篇    下一篇

融合粗糙集和商空间的企业级信息系统日志挖掘方法

周丹晨   

  1. 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 绵阳621900
  • 出版日期:2018-11-14 发布日期:2018-11-14
  • 基金资助:
    本文受中国工程物理研究院科学技术发展基金(2013B0203031)资助

Log Mining Method of Enterprise Information System by Combining Rough Set and Quotient Space

ZHOU Dan-chen   

  • Online:2018-11-14 Published:2018-11-14

摘要: 为深度挖掘企业级信息系统用户群的多样化信息需求,通过宏观和微观的粒计算理论模型的对比分析,提出了一种融合粗糙集和商空间理论的企业级信息系统日志挖掘方法。首先以用户在一定时间内对企业级信息系统不同功能模块的使用频次和岗位角色来构建用户特征属性表;然后采用商空间理论的投影划分法进行用户群的层次化划分,得到两个不同用户粒度空间下的决策表;再利用基于粗糙集理论的知识获取方法,在两个用户粒度空间上分别导出相应的用户群识别规则;最终从不同角度综合分析用户群信息需求的一致性和差异性。应用实例验证了该方法的可行性和有效性。

关键词: 粗糙集,商空间,粒计算,日志挖掘,企业级信息系统,用户粒度空间 中图法分类号TP18文献标识码A

Abstract: To realize the deep mining of diversification in information requirements among different user groups of enterprise information system,a log mining method by combining the theory of rough set and quotient space was put forward through comparison and analysis of the macrocosmic and microcosmic theoretical models of granular computing.Firstly,the users’ characteristic attributes table was established in terms of their use frequencies for different function modules of enterprise information system in a certain period and their working roles.Secondly,the decision tables in two user granular spaces were built by hierarchical division of user groups based on projection division method of quotient space theory.Furthermore,the corresponding user identification rules in two user granular spaces were respectively derived by means of applying knowledge acquisition method of rough set theory.Finally,the consistency and discrepancy of information requirements among different user groups was comprehensively analyzed from different angles.The application case shows the feasibility and effectiveness of the proposed method.

Key words: Rough set,Quotient space,Granular computing,Log mining,Enterprise information system,User granular space

[1] 付博,赵世奇,刘挺.Web查询日志研究综述[J].电子学报,2013,0(9):1800-1808
[2] 何跃,马丽霞,腾格尔.基于用户访问兴趣的Web日志挖掘[J].系统工程理论与实践,2012,2(6):1353-1361
[3] 王国胤,张清华,胡军.粒计算研究综述[J].智能系统学报,2007,2(6):8-26
[4] 苗夺谦,王国胤,刘清,等.粒计算:过去、现在与展望[M].北京:科学出版社,2007
[5] 张钹,张铃.粒计算未来发展方向探讨[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2010,2(5):538-540
[6] 薛志远,张清华.复合粒计算模型研究进展[J].重庆邮电大学学报:自然科学版,2010,2(5):631-640
[7] 王国胤,姚一豫,于洪.粗糙集理论与应用研究综述[J].计算机学报,2009,2(7):1229-1246
[8] 苗夺谦,李道国.粗糙集理论、算法与应用[M].北京:清华大学出版社,2008
[9] 吴伟志,杨玉芳.空间遥感数据的多粒度标记分类[J].计算机科学,2012,9(4):23-27
[10] 张铃,张钹.问题求解理论及应用-商空间粒度计算理论及应用[M].北京:清华大学出版社,2007
[11] 周丹晨,尚鋆,周战强.面向产品制造全过程的企业信息集成平台研究[J].计算机应用与软件,2008,5(7):149-151
[12] 王国胤,于洪,杨大春.基于条件信息熵的决策表约简[J].计算机学报,2002,5(7):759-766

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!