智能信息系統(tǒng)：以關(guān)聯(lián)知識(shí)優(yōu)化數(shù)據(jù)建模的方法和實(shí)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(shì) 1.3 本書的研究?jī)?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(shí)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(duì)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(shí)發(fā)現(xiàn)、商務(wù)智能 4.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)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(kuò)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(shí)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(yǔ)義 5.1.2 實(shí)體特殊化與關(guān)系特殊化 5.1.3 擴(kuò)展的實(shí)體關(guān)系模型：AR-EER 5.1.4 AR-EER模型評(píng)價(jià) 5.2 語(yǔ)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(yùn)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(kù)建模 5.3.1 基于AR-EER的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 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(shí)增強(qiáng)零售信息系統(tǒng) 6.1 零售業(yè)與客戶關(guān)系管理 6.2 個(gè)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(gè)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(shí)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(yǔ) 7.1 信息系統(tǒng)演進(jìn)與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 7.2 實(shí)踐面臨的挑戰(zhàn)術(shù)語(yǔ)表