智能信息系統(tǒng)：以關(guān)聯(lián)知識優(yōu)化數(shù)據(jù)建模的方法和實踐

第1章 引言 1.1 信息管理與商務(wù)智能 1.2 信息系統(tǒng)的智能化趨勢 1.3 本書的研究內(nèi)容第2章 信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)建模 2.1 信息系統(tǒng)生命周期 2.1.1 瀑布模型 2.1.2 快速原型法 2.1.3 曾量模型 2.1.4 螺旋模型 2.2 實體關(guān)系模型 2.2.1 ER模型 2.2.2 EER模型 2.3 業(yè)務(wù)規(guī)則 2.3.1 完整性約束與數(shù)據(jù)依賴 2.3.2 秩約束 2.3.3 覆蓋約束第3章 數(shù)據(jù)模式 3.1 數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)模式 3.2 模式轉(zhuǎn)換 3.2.1 關(guān)系模型 3.2.2 從ER模型到關(guān)系模型 3.2.3 模式轉(zhuǎn)換方法對比 3.3 模式演化 3.3.1 模式修改、演化與版本化 3.3.2 模式的更改 3.3.3 模式演化的框架第4章 數(shù)據(jù)挖掘的若干方法 4.1 數(shù)據(jù)挖掘概述 4.1.l 數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、商務(wù)智能 4.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過程和體系 4.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù) 4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則 4.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述 4.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘 4.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式擴展 4.3 聚類 4.3.1 聚類分析概述 4.3.2 聚類方法第5章 基于關(guān)聯(lián)知識的AR-EER建模 5.1 概念建模方法 5.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的語義 5.1.2 實體特殊化與關(guān)系特殊化 5.1.3 擴展的實體關(guān)系模型：AR-EER 5.1.4 AR-EER模型評價 5.2 語義建模方法 5.2.1 AR-EER模型中的秩約束 5.2.2 秩約束的蘊涵與推理 5.2.3 秩約束的一致性 5.3 基于AR-EER的數(shù)據(jù)庫建模 5.3.1 基于AR-EER的數(shù)據(jù)庫設(shè)計 5.3.2 模式轉(zhuǎn)換算法及性質(zhì) 5.3.3 關(guān)系模式的規(guī)范化 5.4 基于AR-EER的模式更改 5.4.1 模式的更改 5.4.2 層次結(jié)構(gòu)中的推理第6章 以關(guān)聯(lián)知識增強零售信息系統(tǒng) 6.1 零售業(yè)與客戶關(guān)系管理 6.2 個性化推薦系統(tǒng) 6.2.1 零售業(yè)中的商務(wù)智能應(yīng)用 6.2.2 個性化推薦方法概述 6.2.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦方法 6.3 以關(guān)聯(lián)知識支持CRM 6.3.1 以顧客為中心 6.3.2 網(wǎng)上商城的數(shù)據(jù)模式演化第7章 結(jié)語 7.1 信息系統(tǒng)演進(jìn)與競爭優(yōu)勢 7.2 實踐面臨的挑戰(zhàn)術(shù)語表