活跃度奖励及获取活跃值规则方法介绍

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决策表的一种知识约简与规则获取方法

收稿日期:2006-02-28 作者简介:孙 胜(1978-),男,湖北黄冈人,博士研究生,研究方向为现代数据库理论与技术及系统实现;导师:王元珍,教授,博士生导师,主要研究方向为现代数据库理论及实现技术。 决策表的一种知识约简与规则获取方法 孙 胜1,2 (1.华中科技大学计算机学院,湖北武汉430074; 2.黄石理工学院计算机学院,湖北黄石435003) 摘 要:粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。关键词:粗糙集;决策表;决策规则;属性约简 中图分类号:T P311.131 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2006)09-0035-03 Knowledge Reduction and Rule Acquirement Method in Decision Table SUN Sheng 1,2 (1.Schoo l of Computer Science,Huazhong U niv ersity of Science and T echnolog y,Wuhan 430074,China; 2.School of Computer Science,Huangshi Institute of T echnolog y,Huangshi 435003,China) Abstract:Rough set theory is a new data mining and decision analysis method.Knowledge reduction and decision rule mining in decision table by using rough set theory has become a research hotspot.T he article introduces basic con cepts in rough set theory first.M inimal dec-i sion rule acquirement in deci sion table based on rough set theory i s researched.A heuristic approach for rule reduction is put forward,and the procedure of decisi on rule acquirem ent is i lluminated using an example.T he instance analysis show s its validity.Key words:rough set;deci sion table;decision rule;attribute reduction 0 引 言 粗糙集理论是由波兰科学家Z.Paw lak 教授于1982年提出的一种研究不精确、不确定性知识的数学工具[1,2]。已应用于机器学习、知识发现、数据挖掘、决策支持与分析、专家系统、归纳推理和模式识别等许多科学和工程领域[3]。从实际系统采集到的数据可能包含各种噪声,存在许多不确定因素和不完全信息有待处理。传统的不确定信息处理方法,如模糊集理论、证据理论和概率统计理论等需要数据的附加信息或先验知识,而粗糙集理论能在缺少关于数据的先验知识的情况下,仅仅以对数据的分类能力为基础,对模糊或不确定性数据进行分析和处理,这就克服了以上几种方法的不足之处。 知识约简就是在保持知识库的分类和决策能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要的知识[4] 。决策表的简化是知识约简的重要内容之一,并在数据挖掘和知识发现等领域有重大应用价值。粗糙集理论的研究对象是一个二元信息表,称为信息系统 [5] 。信息系统由一些对象通 过在一些属性上的取值来构成。若属性集合分为条件集和决策集,则信息系统称为决策表。决策表简化的理论基础是属性的核与约简及其关系、规则的核与约简及其关系。根据决策表简化的结果,利用决策规则挖掘算法可以获取决策系统的规则。 1 有关的粗糙集概念 现实世界中的信息,在粗糙集理论中用决策表的形式给出。下面先简要介绍一下文中主要用到的Rough 集基本概念,详细的请参考文献[3~5]。 定义1 称S =(U,A ,V ,f )是一个知识表达系统,其中U 是非空有限对象集合,U ={X 1,X 2,,,X n };A 是非空有限属性集合;f 是一个U @A 到属性值集合V 上的一个映射,它表示每个对象在每个属性上对应一个值,称为信息函数。若A =C G D ,其中C 是非空有限条件属性集合,D 是非空有限决策属性集合,且C H D =a,则称 该知识表达系统为决策表。此知识表达系统又称为决策系 统。 定义2 若X A U,则称R -(X ){x I U:[x ]R A X }为X 的下近似集,R -(X )={x I U:[x ]R H X X a}为X 的上近似集。pos R (X )=R -(X )称为X 的R 正域,neg R (X )=U -R -(X )称为X 的R 负域。 第16卷 第9期2006年9月 计算机技术与发展 COM PUT ER TECHNOLOGY AND DEVELOPM ENT Vo l.16 N o.9Sep. 2006

业务规则获取——规则发现

规则获取中的规则发现 姓名：杨海泷 摘要：规则获取包括规则发现和规则发现，本文主要介绍了规则的分类以及常见的规则发现活动。并给出了简单的规则发现流程。 关键词：业务规则，规则获取，规则发现，规则分类； Rule Discovery in Rule Harvesting Yang Hailong Abstract:Rule harvesting includes the two main activities of rule discovery and analysis.This paper mainly introduces the classification of rules,common rule discovery activities.In addition,this paper gives out a simple process of rule discovery. Keyword:Business Rule；Rule Harvest；Rule Discovery；Classification of Rules 规则发现，也称为企业业务规则建模，目的是开发简单模型，像规则描述，业务实体图表，业务流程图。规则发现是一个不断迭代的过程，不是一蹴而就的过程。业务规则发现技术和传统的需求抽取类似，主要有一个不同就是，它更关注企业中的那些特殊的需求，这些需求为业务如何执行提供决策。在开始阶段，我们首先要获取一些产品，这些产品在规则发现阶段会用到。这些产品包括：业务流程的顶层描述；当前和将来架构的顶层描述；数据源和数据模型的列表；决策表。特别是决策表能够帮助定义哪里能够找到规则（规则源），哪个方法可以在规则获取时使用。规则发现流程会随着规则源的不同而改变。例如，通过合法文档里获取规则和通过采访专业领域专家获取规则的流程是不同的。 1.业务规则的分类 在决定如何书写规则和如何实现他们之前，我们必须要首先明确我们要获取哪一类型的规则。早在2008年，对象管理组织（OMG）定义了业务词汇和业务规则语义的编制规范，称作业务词汇和业务规则语义（SBVR）。 该规范描述了SBVR作为OMG的模型驱动架构（MDA）的一部分，其目的是捕获自然语言中的规范并正规的方式表示它们以便于自动化。SBVR包括两个专业词汇：一个是通过商业术语视图定义商业术语和意义。这在SBVR规范中称为业务词汇。另一个是用一种清楚的方式表达规则。 所谓意义就是某人理解或者想要表达的意思。意义可以分成概念，问题和建议。OMG 定义了一种业务动机模型（BMM），该模型定义了业务政策，管理，业务流程，业务规则之间的关系。BMM模型沿用了SBVR中的分类： ·结构型（定义型）业务规则。该种类型规则描述业务实体的结构，指定了如值的类型，强制关系等元素。 ·操作型（行为型）业务规则。该种类型规则描述如何加强业务策略使运行效率提高，实现

一种短语结构规则的自动获取方法

计算机研究与发展990516 计算机研究与发展 JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT 1999年 第36卷 第5期 Vol.36 No.5 1999 一种短语结构规则的自动获取方法 朱靖波　张玥杰　姚天顺 摘　要　文中提出一种新的知识获取方法，即从完全没有任何标注的生语料库中，采用NA假设自动构造带标训练数据，利用基于多特征的相似评估技术自动获取名词短语结构规则.该方法具有两个特点：① 由于从没有任何标注的生语料库中自动获取带标训练数据，促使带标数据规模可以很大，且容易构造不同领域的带标语料库；② 所获取的短语结构规则具有概率属性，可用于分类检索等应用中的名词短语抽取.为论证方法有效性，采用美国Berlitz公司的汽车配件真实语料进行测试，前50个名词短语结构规则的准确率高达80%. 关键词　名词短语结构规则，距离函数，基于多特征的相似评估 中图法分类号　TP391 A NEW APPROACH TO PHRASE STRUCTURE RULE ACQUISITION ZHU Jing-Bo, ZHANG Yue-Jie, and YAO Tian-Shun (Institute of Computer Science, School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang　110006) Abstract　Here presented is a new approach to NP phrase structure rule acquisition based on multi-feature similarity estimation from corpora without bracketed and nonterminal labels. By computing the distance between a rule and all feature rules based on their local contextual information, the system could sort all rules by their distances. The smaller the distance, the larger the similarity. Experiments using Berlitz corpus show that the approach presented achieves a relatively high accuracy: 80% in the first 50 rules. This result demonstrates that training data acquisition based on NA assumption is effective for rule acquisition and parsing. Key words　noun phrase structure rule, distance function, multi-feature-based similarity estimation 1　引 言 目前许多自然语言处理系统采用基于文法的句子分析技术，但是手工构造文法的难度大，十分复杂.国内外学者提出了许多基于语料库统计的文法自动获取方法.这些自动获取方法可以根据它们使用的语料库特点来分类，例如训练语料库中是否具有短语file:///E|/qk/jsjyjyfz/jsjy99/jsjy9905/990516.htm（第 1／10 页）2010-3-23 1:16:11

决策管理的游戏规则

决策管理的游戏规则 决策是一个很少被人注意，但是对于每位管理者来说却又是十分重要的因素。实际上，决策管理的重要性比我们已经认识到的还要大。由于某些原因，多数管理者很少把公司的成功或失败归结为决策制定的原因，更不会归结为决策管理的原因。 看清自己脚下的陷阱 决策是一个很少被人注意，但是对于每位管理者来说却又是十分重要的因素。实际上，决策管理的重要性比我们已经认识到的还要大。由于某些原因，多数管理者很少把公司的成功或失败归结为决策制定的原因，更不会归结为决策管理的原因。但是，如果公司在市场上表现特别差，我们很可能会 问：“他们为什么没有做出可以避免这些灾难的决策？”答案是公司领导者没能很好地进行决策管理，或者他们甚至没有想到公司是如何决策的。 而决策问题是一个古老的问题，长久以来人们用各种方法来研究决策问题，但是我们对决策问题的研究大都集中在决策者做出了什么决策以及这个决策产生了什么样的效果。我们往往对于决策的结果倾注了过多的感情，这本身无可厚非，因为决策结果直接影响到了我们的切身利益。但是我们必须同时关注决策的整个过程，因为只有合理的决策过程才能协助我们制定出有效的决策，才能让我们取得满意的结果。 对于中国企业家来说，执行是重要的，但比执行更重要的是决策，因为决策的失误有时是致命的。决策的失败通常是因为决策的时候人们没有跨越决策的陷阱，而要跨越决策陷阱，首先就必须了解这些陷阱。如果没有弄清这些陷阱，决策者往往就会重复同样的错误的决策过程，也就会遭受更多拙劣决策造成的痛苦。因此，如何规避决策的陷阱，是摆在每个决策者面前的现实而严峻的问题。也许，你是一位老板，已经对决策的陷阱思考了很久很久；也许，你只是一名普普通通的员工，对决策的陷阱还知之甚少；也许，你是刚刚毕业的大学生，正在为职业的选择犹豫不决；但不管怎样，让我们共同看清自己脚下的陷阱

决策的原则

决策的原则 决策的原则就是对决策的一般要求，在常规情况下，您按照这些原则去进行决策，可以大大减少决策的失误。 （一）经济效益与社会效益相结合 在市场经济条件下，企业是独立的商品生产经营者，因此必须谋求企业的盈利。以盈利为标准衡量决策是否可行应该成为企业决策的首要标准。但一个企业的生存和发展与整个社会的发展是相互联系的，我们必须在作经营决策时兼顾社会的整体利益，使企业的盈利和社会利益尽可能完满地结合起来。 （二）可能性和现实性相结合 事物是在不断发展变化的过程之中的。尽管企业的经营思想、目标和方针是根据企业内外部条件的基础上确定的。但是在使之实施时，又会遇到一系列新情况、新问题，需要在决策时加以考虑。为此，一方面应该把原先已经确定的经营思想、目标和方针进一步与不断变化着的实际情况结合起来；另一方面又应该把企业内部的条件，例如企业的产品开发能力，资金筹措能力等，与企业外部的条件，例如市场供求状况，竞争对手的状况相结合起来。 （三）定量分析与定性分析相结合 现代决策必须尽可能地在决策中运用各种数学方法进行定量分析，使决策更精确、更可信，也更便于今后的操作。但是社会经济现象是十分复杂的，数学方法很难完全渗透于经营决策之中，仍有大量的决策需要利用人们的主观判断，为此仍然必须重视人们的传统经验，并把人们的传统经验与社会学。心理学等现代科学结合起来，使人们的主观判断更科学、更符合实际。 （四）领导者与专家相结合 有关业务性的决策，涉及面窄，且有惯例可循，一般由个人决策即可，但凡有关企业的战略方面的重大决策，由于对企业的生死存亡至关重要，且此类决策涉及面广，影响因素极多，仅靠个人的知识和经验决策就难以胜任，因此需要由各方面专家集体决策，这样可以集思广益，作出的决策会更正确、更易被人接受。 （五）局部和全局相结合 一个决策往往影响到企业的方方面面，但决策的制定和执行往往又是某一部门或层次的工作。因此，决策必须处理好全局和局部的关系，站得高，看得远、看得全，以全局的眼光战略地把握工作的主次和轻重缓急；从全局着想，从局部着手，全局指导局部，局部服从全局，保证全局。 （六）近期利益和远期利益结合 这也是考验领导战略思想的原则，每一次决策都对以后的经营带来正面和负面的影响，因此决策就必须考虑这些影响，保证企业经营的一致性、连贯性、继承性和可持续性。不能鼠目寸光、也不能舍近求远。远期是近期的指导，近期是远期的保证。 （七）决策工作的规范性和灵活性相结合 制定决策，一般会有许多制度规定、程序、方法，这是正确决策的保证，领导要充分遵

数据挖掘算法之关联规则

数据挖掘算法之-关联规则挖掘(Association Rule) (2009-09-20 21:59:23) 转载 标签： 分类：DM dm 在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。 有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，

关联规则挖掘基本概念和算法--张令杰10121084

研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥

摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)

目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集

一、 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析[1] 。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律

议事决策规则

院党组议事决策规则 第一条为了更好地贯彻执行党的路线、方针、政策，充分体现党对法院工作的领导，更好地发挥党组的职能作用，强化内部管理，根据党章的规定和按有关要求，结合本院实际，制定本规则。 第二条法院党组的职能是在县委的领导下，确保党的路线、方针和政策在法院工作中得到贯彻落实，指导全院干警，积极、认真完成各项工作任务，并对法院内重大的审判工作和思想政治工作、重要改革措施、人事管理等进行研究和决策。 第三条院党组应当对审判管理、人事管理、事务管理中事关全局的重大问题和法院工作的重大事项，及时作出科学决策，认真抓好决策实施，实现党委对法院工作的要求。 第四条党组成员应经常深入基层，调查研究审判工作、队伍建设和物质装备建设中出现的普遍问题、疑难问题、热点问题，及时向党组提出解决问题的决策建议或者决策预案。 第五条院党组决策应当坚持群众路线，坚持民主集中制原则，充分发挥集体智慧，在充分酝酿和讨论的基础上，统一思想认识，适时作出决策。 第六条院党组作出决策后，应当负责决策的实施，并通过健全合理的监督检查机制，使决策的意图付诸实践，做到言必行，行必果。 第七条按照集体领导与个人分工负责相结合的原则，党组成员对

分管工作中的一般问题应当自行解决，敢于负责，大胆决定。 第八条党组成员遇到不属于自己分管工作范围内的紧急情况必须果断处置时，应当及时作出决策，事后应向分管分管该工作范围的党组成员通报。 第九条凡属事关全局的重大问题和法院工作的重大事项，应当召开党组会议集体决策，个人无权决策重大问题和重大事项。 第十条党组会议议事范围包括下列事项： (一)传达贯彻党中央和上级党委制定的的方针、政策和上级法院的有关指示精神、工作部署，并根据本院的实际情况狠抓落实； (二)讨论通过本院的年度工作计划、工作总结和报告； (三)按照管理权限，讨论决定干警的任免和确定拟请组织部门、人大审议任免事项； (四)依照有关规定，讨论决定院内机构设置、人员配备及调动事项； (五)根据党章和《中华人民共和国公务员法》的有关规定，讨论决定对干警的表彰、奖励和惩处； (六)讨论通过涉及本院全局的教育管理制度； (七)研究、布置和检查本院党、政、工的思想教育和其他工作； (八)其他需经党组讨论决定的事项。 第十一条党组会每月召开一次，遇特殊情况需要及时讨论决定的，党组书记可随时召开党组会讨论决定。 党组会议由党组书记主持，党组书记外出时，由受委托的党组成

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘综述 摘要：近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术，对研究现状有更深入的了解，首先本文对数据挖掘技术进行了介绍，接着介绍了关联数据挖掘的基本原理，最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。 关键词：数据挖掘；关联规则；算法；综述 1.引言 数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。数据挖掘中常用的算法[1]有：关联规则分析法（解决事件之间的关联问题）、决策树分类法（对数据和信息进行归纳和分类）、遗传算法（基于生物进化论及分子遗传学理论提出的）、神经网络算法（模拟人的神经元功能）等。 数据挖掘最早使用的方法是关联分析，主要应用于零售业。其中最有名的是售货篮分析，帮助售货商制定销售策略。随着信息时代的到来，数据挖掘在金融[2]、医疗[3]、通信[4]等方面得到了广泛的应用。 2.关联规则基本原理 设项的集合I = { I1 ，I2 ，...，Im }，数据库事务的集合为D，我们用|D|表示事务数据库所有事务的个数，其中用T

表示每个事务，使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标识符。用X表示一个项集，满足X T，那么交易T包含X。根据上述相关描述，给出关联规则的相关定义。 2.1项集支持度 用X表示数据库事务D中的项集，项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例，用概率P（X）表示，那么Support（X）=P（X）=COUNT（X）/|D| （1） 2.2关联规则置信度 X Y关联规则的置信度是数据库事务D中包含X Y的事务数与包含X的事务数之比，表示方法如下： confidence（X Y）= support（X Y）/support（X）= P（Y|X）（2） 3.关联规则算法 3.1经典的Apriori挖掘算法 大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。一是频繁项集的产生，频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集，这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生，即从频繁项集中找到置信度比较高的规则，我们称之为强规则。Apriori挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法，它采用布尔关联规则，是一种宽度优先算法。 3.2Apriori算法优化

决策管理的基本原则

技术检测服务业统计报表方案
一、调查目的：为了全面、及时、准确地反映我市技术检测服务业的发展规模、 结构和效益等情况。依照《中华人民共和国统计法》和《天津市统计管理条例》的规 定，特制定技术检测服务业统计报表方案。
二、调查对象及范围：全市范围内通过质量技术监督局资质认定（计量认证）的， 并具备独立法人资格的企业、事业单位。独立核算单位应同时具备以下条件：⑴依法 成立有自己的名称、组织机构和场所，能够独立承担民事责任；⑵独立拥有和使用（或 授权使用）资产，承担负债，有权与其他单位鉴定合同；⑶会计上独立核算，并能够 编制资产负债表。
三、调查频率：年报和定期报表。其中定期报表按 1-2 月、1-5 月、1-8 月、1-11 月报送。 四、调查内容：
1、年报：技术检测服务业法人单位基本情况表、企业财务状况、事业单位财务状 况。
2、定期报表：技术检测服务业企业主要经济指标、事业单位主要经济指标。 五、实施方式：由市质量技术监督局负责组织实施，市统计局给予技术支持，市 质量技术监督局将基层及汇总结果给予市统计局。 六、填报要求： 1、各上报单位要严格遵守上报时间要求，节假日顺延。 2、行业划分实行国家行业分类标准（GB/T4754-2002），各单位必须严格执行， 不得擅自变更。 3、表内各项指标平衡关系要符合审核要点的规定。计量单位按要求填写，不保留

小数。 4、技术检测服务业统计报表实行网上报表，上报数据必须经单位负责人审核无误
后方可上报。 5、各单位报表在规定上报时间后二日内允许调整数字，超过允许调整数字时限，
差错严重的将依照《统计法》的有关规定进行处理。 七、报表目录：
表号
报表名称
101-1表
法人单位基本情况表
报告期
报送日期及方式
别
年报
2008年1月底前，网上 报送
F103-1 技术检测服务业企业财务
表
状况
年报
同上
F103-2 技术检测服务业事业单位
表
财务状况
年报
同上
F203-1 表
技术检测服务业主要经济 指标
1-2月 1-5月 1-8月 1-11月
分别为3、6、9、12月 的12日前，网上报送
F203-2 技术检测服务业事业单位
同上

项目6决策树和决策规则

项目6 决策树和决策规则 6.1 实验目的 （1）掌握使用决策树进行分类决策的操作方法，并学会对结果进行解释、提取合理的分类规则； （2）理解决策树模型相对于其他预测模型（如神经网络）的优势所在，如它的决策模型可以为自然语言构成的规则或为逻辑陈述； （3）了解较为流行的决策树模型的不同特征，如CHAID和CART； （4）了解决策树模型中的替代规则对于处理缺失值的优势，掌握操作方法； （5）学会使用决策树模型进行变量选择。 6.2 实验原理 数据库内容丰富，蕴藏大量信息，可以用来作出智能的决策。分类和预测是数据分析的两种形式，可以用来提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类是预测分类标号，而预测建立连续值函数模型。在本章中，我们将学习利用决策树进行数据分类的技术。 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。有些决策树算法只产生二叉树，而另一些决策树算法可以产生非二叉树。 对于一个需要进行分类的数据，我们可以利用该数据的各个属性的值，在决策树的包括根节点在内的节点上对相应的数据的属性进行测试，这样就形成了一条由顶到底的或从根节点到某个叶子节点的路径。该数据所到达的叶子节点给出了该数据所应归属的类。 决策树容易转换成为分类规则。我们可以根据需要分类的数据在决策树中所经过的所有可能的路径得到一组分类规则，并利用分类规则对数据进行分类。 决策树的构造不需要任何领域知识或参数设置，因此适合于探测式知识发现。决策树可以处理高维数据。获取的知识用树的形式表示是直观的，并且容易理解。 决策树建立时，许多分枝可能反映的是训练数据中的噪声或离群点。树剪枝试图识别并剪去这种分枝，以提高对未知数据分类的准确性。 6.2.1 决策树归纳 目前比较有名的决策树算法大概有上百种，其中，最有影响的当属ID3、C4.5、C5.0，

关联规则挖掘算法综述

关联规则挖掘算法综述
本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法， 列举了一些关联规则挖掘算法并简 要分析了典型算法，展望了关联规则挖掘的未来研究方向。
1 引言
关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 它在数据挖掘中 是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。 关联规则研究有助于发现交易数据 库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对 购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购 买模式对用户进行分类。 Agrawal 等于 1993 年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题 [AIS93b]，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们 的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算 法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。 最近也有独立于 Agrawal 的频集方法的工作[HPY00]，以避免频集方法的一些缺 陷，探索挖掘关联规则的新方法。也有一些工作[KPR98]注重于对挖掘到的模式 的价值进行评估，他们提出的模型建议了一些值得考虑的研究方向。
2 基本概念
设 I={i1,i2,..,im}是项集，其中 ik(k=1,2,…,m)可以是购物篮中的物品，也可 以是保险公司的顾客。设任务相关的数据 D 是事务集，其中每个事务 T 是项集， 使得 TÍI。设 A 是一个项集，且 AÍT。 关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A Þ B，AÌI, AÌI，且 A∩B=F。关联规则具有如下两个重要的属性： 支持度: P(A∪B)，即 A 和 B 这两个项集在事务集 D 中同时出现的概率。 置信度: P(B｜A)，即在出现项集 A 的事务集 D 中，项集 B 也同时出现的概率。 同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。 给定一个事务集 D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度 和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。
3 关联规则种类

决策模拟规则

?一、一般规则 ?二、市场机制 ?三、产品分销 ?四、库存与预订 ?五、生产作业 ?六、研究开发 ?七、人员招聘、退休与解聘 ?八、资金筹措 ?九、纳税与分红 ?十、现金收支次序 ?十一、评判标准 一、一般规则 模拟参加者要服从比赛管理者的领导和指挥，按时、按规定的方式提交决策。 人机对战比赛无需管理员参与，用户提交经营计划后系统自动进行模拟。 参加本次模拟的有个组，代表个相同类型、相同规模的企业(或称公司)，它 们可以生产4种产品，在4个市场上销售。模拟情景难度属第9级(共 9 级)。 各公司每期 (假定一期为一个季度) 做一个决策。各公司要在管理者指定的时间以前将决策输入计算机(在网络上运行时)，或将决策交给模拟管理者(在单机上运行时)。否则, 模拟管理者可以将该公司上期的决策作为该公司本期的决策。 公司做决策时应考虑本公司的现状、历史状况、经营环境以及其它公司的信息，综合运用学过的管理学知识，发挥集体智慧与创造精神，追求成功的目标。 公司做决策时一定要注意决策的可行性。比如, 安排生产时要有足够的机时、人力和原材料, 要买机器要有足够的资金。当决策不可行时, 模拟软件将改变公司的决策。 这种改变有一定的随意性, 并不遵循优化原则。返回顶部 二、市场机制 各市场对各种产品的需求与多种因素有关，符合基本的经济规律。对某公司的需求量依赖于该公司的决策及状况 (包括对产品的定价、广告费、促销费用及市场份额等)，也依赖于其它公司的决策及状况。同时，需求量也与整个市场的容量、经济发展水平、季节变动等因素有关。 价格、广告和促销费的绝对值会影响需求，与其它公司比较的相对值也会影响需求。