智能信息系统 以关联知识优化数据建模的方法和实践PDF电子书下载

第1章 引言 1

1.1信息管理与商务智能 1

1.2信息系统的智能化趋势 4

1.3本书的研究内容 8

第2章 信息系统的数据建模 11

2.1信息系统生命周期 12

2.1.1瀑布模型 14

2.1.2快速原型法 16

2.1.3增量模型 19

2.1.4螺旋模型 21

2.2实体关系模型 23

2.2.1 ER模型 24

2.2.2 EER模型 32

2.3业务规则 38

2.3.1完整性约束与数据依赖 39

2.3.2秩约束 42

2.3.3覆盖约束 46

第3章 数据模式 54

3.1数据模型与数据模式 55

3.2模式转换 57

3.2.1关系模型 58

3.2.2从ER模型到关系模型 60

3.2.3模式转换方法对比 64

3.3模式演化 66

3.3.1模式修改、演化与版本化 68

3.3.2模式的更改 70

3.3.3模式演化的框架 75

第4章 数据挖掘的若干方法 81

4.1数据挖掘概述 82

4.1.1数据挖掘、知识发现、商务智能 82

4.1.2数据挖掘的过程和体系 83

4.1.3数据挖掘的任务 86

4.2关联规则 89

4.2.1关联规则概述 89

4.2.2关联规则的挖掘 90

4.2.3关联规则的形式扩展 94

4.3聚类 95

4.3.1聚类分析概述 96

4.3.2聚类方法 97

第5章 基于关联知识的AR-EER建模 108

5.1概念建模方法 108

5.1.1关联规则的语义 108

5.1.2实体特殊化与关系特殊化 112

5.1.3扩展的实体关系模型：AR-EER 115

5.1.4 AR-EER模型评价 118

5.2语义建模方法 122

5.2.1 AR-EER模型中的秩约束 122

5.2.2秩约束的蕴涵与推理 123

5.2.3秩约束的一致性 133

5.3基于AR-EER的数据库建模 145

5.3.1基于AR-EER的数据库设计 145

5.3.2模式转换算法及性质 149

5.3.3关系模式的规范化 152

5.4基于AR-EER的模式更改 154

5.4.1模式的更改 155

5.4.2层次结构中的推理 157

第6章 以关联知识增强零售信息系统 161

6.1零售业与客户关系管理 162

6.2个性化推荐系统 165

6.2.1零售业中的商务智能应用 166

6.2.2个性化推荐方法概述 170

6.2.3基于关联规则的推荐方法 173

6.3以关联知识支持CRM 183

6.3.1以顾客为中心 184

6.3.2网上商城的数据模式演化 186

第7章 结语 195

7.1信息系统演进与竞争优势 195

7.2实践面临的挑战 197

术语表 200