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题名IT投资与企业绩效关系研究的国外文献综述
被引量：9
- 1
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作者
李永红
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机构
西安交通大学管理学院
西安邮电学院管理系西安
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2006年第8期26-27,30,共3页
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文摘
自“信息生产悖论”提出后,许多经济学家、管理学家以及信息系统专家对信息技术(InformationTechnology,IT)投资是否能够改善组织绩效作了大量的理论与实证研究,基于企业层面研究信息技术投资与企业绩效的英语文献十分丰富。从研究进程和研究内容两方面进行了分析性的总结。
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关键词
信息化
信息技术投资
企业绩效
国外文献
综述
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分类号
F270
[经济管理—企业管理]
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题名基于粗分析的不相容信息系统的增量式数据挖掘策略
被引量：1
- 2
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作者
张文宇
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机构
西安邮电学院管理系
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2008年第1期30-34,共5页
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基金
陕西省西安市工业攻关项目（YF07025）.
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文摘
利用信息系统描述数据集合时会出现数据的不相容现象，为了对信息表中的不相容数据进行较为精确的数据约减，本文针对信息系统的不相容特性，提出了利用广义归纳表及粗糙集理论的有效结合对分类规则进行有效提取的策略。为此首先简单介绍了数据挖掘过程中的数据不相容性问题及广义归纳表的基本构成，然后利用基于广义归纳表与粗糙集的规则发现原理，给出了规则强度的表达方式及其各影响参数的描述。并且，进一步描述了RS与GDT结合进行分类规则提取的实现过程，归纳了静态与动态增量式数据库的规则发现算法，并用算例进行了说明。最后给出了应用此方法进行增量式数据挖掘的实际例子。实验结果表明，用此方法挖掘出的规则简练且合理可靠。
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关键词
信息系统
数据挖掘
粗糙集
广义分布表
规则强度
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Keywords
information system, data mining, data filling, generalization distribution table, rule strength
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分类号
G202
[文化科学—传播学]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名模糊属性集的粗糙上下近似研究
被引量：2
- 3
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作者
张文宇
张铭华
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机构
西安邮电学院管理系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第22期66-68,93,共4页
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基金
陕西省教育厅基金资助项目(编号:05JK092)
陕西省软科学基金资助项目(编号:2002KR39)
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文摘
在知识发现和数据挖掘领域,粗集理论与模糊集合理论都是研究信息系统中知识不完备、不准确问题,两者都可利用观测数据表达知识,进行推理。论文针对传统粗集环境下知识表示模型用固定的属性及属性值来描述对象这一局限,提出利用模糊属性模型对知识表达系统进行信息描述,并给出了模糊属性集的粗糙上下近似模型。
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关键词
数据挖掘
模糊粗糙集
原子概念
上下近似
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Keywords
data mining,fuzzy rough set,atomic concepts,upper and lower approximation
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于改进分辨矩阵的增量式数据挖掘模型研究
被引量：2
- 4
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作者
张文宇
薛惠锋
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机构
西安邮电学院管理系
西北工业大学自动控制系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第27期22-23,41,共3页
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基金
陕西省"三.五"人才基金(编号:5310121-0900-NoCQ01)资助
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文摘
粗糙集理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具,并已广泛应用于人工智能的许多领域。文章针对在增量式数据环境下挖掘决策规则的特点,在回顾基于分辨矩阵的数据挖掘算法及其不足的基础上,利用决策矩阵的概念有效地处理具有不同决策类的各种决策系统。在此基础上提出相应的对每一个决策类建立决策矩阵的增量式挖掘算法,最后利用算例验证了算法的合理性和有效性。该算法步骤同传统的分辨矩阵算法相比,能在增量式环境下快速而有效地进行确定性规则和可能性规则的学习并对可能性规则建立相应的置信度,使规则的获取更具实用性。
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关键词
数据挖掘
粗糙集合
分辨矩阵
决策矩阵
增量式
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Keywords
data mining,rough set,discernibility matrix,decision matrix,incremental
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于概率测度的数据挖掘扩展模型研究
被引量：2
- 5
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作者
张文宇
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机构
西安邮电学院管理系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第25期132-135,共4页
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基金
陕西省西安市工业攻关专项基金(No.YF07025)
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文摘
为了得到数据挖掘过程中分类规则的统计特征,论文提出了一种挖掘概率规则的新方法。首先在经典粗糙集概念的基础上分析概率规则的分类,并将其推广到不确定系统的集合等价关系中,即用条件概率的形式表示研究集合的上下近似空间;然后根据概率规则的测度从条件概率的角度利用条件属性的逼近精度的相关参数进行属性集的约简进而提取分类规则;最后给出了相关的仿真实验结果,结果表明带有概率测度的分类规则更合理。
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关键词
数据挖掘
粗糙集
概率测度
分类精度
近似空间
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Keywords
data mining
rough set
probability measure
classification precision
approximation space
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于模糊属性集的粗糙近似精度数据挖掘策略
被引量：1
- 6
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作者
张文宇
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机构
西安邮电学院管理系
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出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2009年第4期537-542,共6页
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基金
陕西省西安市工业攻关专项基金（YF07025）资助
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文摘
为了提高信息系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于模糊属性集的粗糙逼近近似度量的数据挖掘策略。首先在决策表中给出了模糊属性集的原子概念表示及其对象的描述;再根据原子概念的特征构造了模糊属性集的粗糙上下近似表述;然后利用模糊属性重要性度量的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行模糊属性约减;最后应用算例说明如何在决策表中发现分类规则。实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠。
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关键词
数据挖掘
决策系统
粗糙集
模糊属性
分类近似
逼近精度
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Keywords
data mining
decision system
rough set
fuzzy attribute
classification approximation
impend precision
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
H0-05
[语言文字—语言学]
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题名基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘方法
被引量：1
- 7
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作者
张文宇
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机构
西安邮电学院管理系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第23期203-205,共3页
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基金
陕西省软科学项目计划基金(编号:2002KR39)
西安邮电学院青年教师基金(编号:102-0413)资助
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文摘
数据挖掘是知识发现领域的一个重要问题,粗糙集理论是一种具有模糊边界的数据挖掘方法,它被广泛应用于决策系统的分类规则提取中。论文在决策表条件属性重要性度量的基础上,根据条件属性对决策类划分的逼近近似度量,提出了基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘进行属性约减方法,并用算例验证了算法的合理性和可行性。
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关键词
数据挖掘
决策表粗糙集
分类近似
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Keywords
data mining,decision table ,rough set,classification approximation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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