分布式连锁商业数据挖掘模型
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作者： 肖亮著
出 版 社：
出版时间： 2008-12-1字数： 320000版次： 1页数： 382印刷时间： 2008/12/01开本： 大32开印次： 1纸张： 胶版纸I S B N ： 9787802432277包装： 平装编辑推荐
本书力图追踪国内外数据挖掘理论的最新热点——分布式商业数据挖掘技术，其研究视野居于国内同领域理论研究前沿，研究观点比较全面、系统、深入，具有较强的前瞻性和创新性。全书在深入分析当前连锁商业企业经营特点的基础上，以连锁商业企业为主要研究和应用对象，系统介绍了分布式商业数据挖掘理论和技术应用。
内容简介
在知识成为企业核心竞争力的今天，如何从海量动态商业数据中提炼出有价值的商业知识，指导企业经营管理和科学决策，已经成为连锁商业企业持续健康发展的关键所在。
本书针对连锁商业数据的特性，采用国内外数据挖掘理论的最新热点——分布式商业数据挖掘技术，以连锁商业企业为主要研究和应用对象，全面、系统、深入的探讨了分布式商业数据挖掘理论和技术应用。通过实证研究，验证了这一理论的科学性和实践性。
目录
第1章 绪论
1.1 背景意义
1.1.1 连锁商业企业发展现状与趋势
1.1.2 连锁商业企业信息化现状与趋势
1.1.3 连锁商业企业经营决策需求分析
1.1.4 商务智能与数据挖掘技术的发展
1.1.5 分布式数据挖掘技术的内涵与发展
1.2 数据挖掘技术的商业应用现状与挑战
1.2.1 电子商务管理领域
1.2.2 客户关系管理领域
1.2.3 经营决策领域
1.3 本书研究创新之处
第2章 布式数据挖掘理论及应用综述
2.1 分布式数据库管理与访问机制
2.2 分布环境下数据挖掘研究现状
2.2.1 分布式数据挖掘的形成与发展
2.2.2 基于CORBA的分布数据挖掘体系
2.2.3 基于网格的分布数据挖掘体系
2.2.4 基于Web services的分布数据挖掘体系
2.3 分布环境下数据挖掘算法研究
2.3.1 数据挖掘算法任务类型
2.3.2 经典数据挖掘算法
2.3.3 其他分布式算法
2.4 现有数据挖掘工具介绍
2.4.1 DMiner挖掘工具
2.4.2 Weka挖掘工具
2.5 本章小结
第3章 分布式连锁商业数据源内涵与管理体系
3.1 连锁商业企业组织网络分布与特点
3.2 连锁商业企业数据管理组织行为特点
3.3 分布式连锁商业企业数据源内涵
3.4 分布式连锁商业数据概念模型与内涵
3.4.1 分布式连锁商业数据概念与内容
3.4.2 分布式连锁商业数据的概念模型
3.4.3 基于概念模型的商业数据表达与运算
3.5 分布式连锁商业数据管理体系
3.5.1 支持分布式连锁商业数据挖掘的逻辑管理模型
3.5.2 支持分布式连锁商业数据挖掘的协同管理模型
3.5.3 基于Mobile—Agent的连锁商业协同挖掘模型实现
3.6 本章小结
第4章 分布式连锁商业数据挖掘系统的体系架构实现
4.1 分布式连锁商业企业数据挖掘需求分析
4.1.1 支持全局决策优化的数据挖掘需求分析
4.1.2 支持局部自主决策的数据挖掘需求分析
4.2 面向连锁商业决策的分布式数据挖掘系统（B—DSM）
4.2.1 面向连锁商业企业的B—DSM系统框架
4.2.2 面向连锁商业企业的B—DSM模型原理
4.2.3 面向连锁商业企业的B—DSM功能模块
4.3 基于SMAS体系的B—DSM系统实现技术
4.3.1 设计思想
4.3.2 支撑结构
4.3.3 运行结构
4.4 支持SMAS系统实现的数据交换关键技术
4.4.1 对等交换和主从交换的概念与内涵
4.4.2 基于对等交换和主从交换的商业企业知识迁移和交换模型
4.5 大型零售企业综合电子商务平台与客户服务系统的实证
4.5.1 系统结构
4.5.2 系统功能
4.6 本章小结
第5章 面向连锁商业企业的分布式数据挖掘算法模型
5.1 基于分布式ID3的连锁商业企业挖掘算法（B—DID3）
5.1.1 分布式ID3在连锁商业决策中的应用分析
5.1.2 面向连锁商业企业的分布式ID3算法实现
5.1.3 基于分布式ID3算法的连锁商业挖掘模型
5.1.4 数据挖掘模型验证和数据分析
5.2 基于分布式BNs的连锁商业企业挖掘算法（B—BNs）
5.2.1 分布式BNs在连锁商业决策中的应用分析
5.2.2 面向连锁商业企业的分布式BNs算法实现
5.2.3 基于分布式BNs算法的连锁商业挖掘模型
5.2.4 数据挖掘模型验证与结果分析
5.3 基于分布式关联规则的连锁商业企业挖掘模型（B—DAR）
5.3.1 分布式关联规则在连锁商业决策中的应用分析
5.3.2 面向连锁商业企业的分布式关联规则算法实现
5.3.3 基于分布DAR算法的连锁商业数据挖掘模型
5.3.4 数据挖掘试验与结果分析
5.4 基于C4.5和地域因素的连锁商业企业挖掘算法（B—ZDT）
5.4.1 分布式C4.5算法在连锁商业企业决策中的应用分析
5.4.2 基于地域因素的分布式连锁商业企业数据挖掘模型
5.4.3 基于网格技术的GZDM模型
5.5 本章小结
第6章 面向大型连锁商业企业商业数据挖掘的实证研究
6.1 某百货集团商业数据挖掘系统（HZ—DM）概况
6.2 某百货集团HZ—DM系统体系结构实现
6.2.1 体系结构设计
6.2.2 业务逻辑层设计
6.2.3 用户界面层设计
6.3 某百货集团HZ—DM系统挖掘功能实证
6.3.1 传统统计分析方法在某百货集团中的应用分析
6.3.2 关联规则在某百货集团中的应用分析
6.3.3 B—ZDT算法在某百货集团的应用分析
6.3.4 B—BNs算法在某百货集团的应用分析
6.4 某百货集团HZ—DM实施的经济效益评价
6.5 本章小结
第7章 集成情境因素的连锁商业数据挖掘系统研究
7.1 数据挖掘知识重用与情境研究
7.1.1 知识重用理论研究
7.1.2 知识情境理论研究
7.2 连锁商业数据挖掘知识情境内涵
7.3 集成情境的连锁商业数据挖掘知识产品概念模型
7.3.1 嵌入情境的连锁商业数据挖掘知识产品描述
7.3.2 基于情境匹配的连锁商业数据挖掘知识产品发现和重用
7.4 分布式连锁商业数据挖掘知识管理系统架构
7.5 某百货集团数据挖掘系统功能的进一步探索
7.5.1 理论研究与建模思路
7.5.2 产品品类生命周期情境知识生成
7.5.3 集成情境知识的推理规则库
7.5.4 应用示例分析
7.6 本章小结
第8章 数据流时代的连锁商业数据挖掘研究展望
8.1 数据流管理理论与技术发展动态
8.1.1 数据流概要数据结构研究
8.1.2 数据流环境下的连续近似查询
8.1.3 经典数据流管理原型系统回顾
8.2 连锁商业数据流挖掘研究现状比较
8.3 连锁商业数据流挖掘的研究工作展望
参考文献
书摘插图
第1章 绪论
1.1背景意义
1.1.1 连锁商业企业发展现状与趋势
连锁经营是当前商业企业发展的一大趋势，已经成为商业企业的主流发展模式。据调查，迄今我国共有各类连锁商业企业2300多家，连锁业态超过40个，连锁店铺38000多问，全年销售额过3000亿元，占全国社会消费品零售总额的8％左右。随着我国零售业的全面开放，国际零售业巨头以不同的业态形式展开了对中国市场的全面争夺。为应对国际零售业巨头的竞争压力，近年来国内一些知名的大型零售企业已经通过并购、重组迅速实现了连锁化，其门点数量和经营规模持续扩大，见表1-1。典型的如国内最大的连锁商业企业联华超市，截至2006年底，总门店数目已经达到3716家，遍布全国20个省（区）及直辖市，建有2个常温配送中心和1个生鲜配送中心。北京最大的连锁企业物美在近三年，先后兼并了超市发和美廉美，截至2007年6月30日，物美共有大型超市86家，便利超市418家。可以预见，在未来相当长一段时间内，国内外连锁商业企业将继续保持强劲的增长势头，主导商业领域发展的格局将进一步深化。
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