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浅析网络数据挖掘技术
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简单介绍智能决策系统

作者:佚名  来源:网络

    近年来,随着人类进入信息化时代步伐的加快,同时也随着计算机、网络、通信技术的日益发展以及Internet的日益普及。人类的工作、生活也开始渐渐地依靠这些高科技产品。因此, 基于Internet的电子商务正不断地兴起,并逐渐成为Internet的主要内容及主要的发展向。各种电子商务网站蓬勃发展,相互之间竞争也越来越激烈,如何在竞争中脱颖而出已经成为各网站最迫切寻找的答案。 

    而随着计算机技术技术的不断发展,决策支持系统成为了现代管理中不可缺少的助手,能够有效的帮助决策层解决半结构、非结构、变化快、难以预料的问题。对于每一类特定的问题又可以构建相应的特定决策支持系统。电子商务作为经济活动的重要部分之一,也要顺应时代发展的宏观环境,从对传统的线下的经营策略总结经验,结合电子商务网站获取的数据,做出适合商家发展的正确决策。商家每年在电子商务网站堆叠的数据是海量的,但大多数数据只是被存放在了计算机中,分散在操作层,如何把这些零散的数据充分利用,不造成历史数据的浪费以及如何从这些海量数据中分析获取对于商家决策有用的信息来辅助决策从而推动电子商务行业的发展成为了其中的关键问题。基于数据仓库技术和数据挖掘技术的决策支持系统正好可以解决上述问题。

    这些技术为整个电子商务行业提供了强有力的支持,可以帮助管理层进行正确的商机预测,从而改变经营策略,适应市场需求变化,掌握正确的市场脉搏为商家可持续发展提供可靠保证,同时也能促进传统的商业模式向新型商业模式转变。
   
          人类对大自然的探索从来没有停止过,决策理论在新的时代有了长足的进步.进人20世纪90年代以来,人工智能、数据库技术、计算机网络技术等技术的发展,给IDSS的发展提供了强大的技术支持.现今,IDSS主要的发展方向主要有:
   
          1)注重基于知识的人机交互,注重人性化的设计,使得知识系统的更新和补充更加方便;

    2)应用分布式并行化的方式进行决策求解.决策环境的复杂性常常会超出人的求解能力,促使研究者抛开传统的模型求解方法,转而寻求新的技术.随着计算机网络的发展,决策环境出现了新的特点:分析、决策中使用的数据不再集中于一个物理位置,而是分散到不同的地区、部门;运行在Intemet环境里的分析、决策模型及知识处理方法也从集中式处理发展为在网络环境下的分布、或分布再加上并行的处理方式.
 
             3)注重各种相关技术的集成应用,将应用到更多的专家知识,并结合领域信息,对问题进行更加深入和透彻的研究。 

    4)采用多时空与多维决策.在决策过程中引入时间、空间等多维准则,可以突破时空限制,优化和改进决策过程,提高支持决策效果.很多决策过程已经对时间和空间因素提出相当高的要求,这些因素反过来又对决策支持系统的理论和方法提出了新的挑战。

    随着科学的发展,专业的划分越来越细,大系统越来越多的被细化为复杂的小系统,如何利用合理的方法,以有限的人力物力去管理、引导一个大而复杂的系统,将是人们需要面临的重大问题.在此基础上,我们有理由相信智能决策系统的应用前景将会更加广阔。

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