智能信息系統(tǒng)：以關聯(lián)知識優(yōu)化數據建模的方法和實踐

第1章 引言 1.1 信息管理與商務智能 1.2 信息系統(tǒng)的智能化趨勢 1.3 本書的研究內容第2章 信息系統(tǒng)的數據建模 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 實體關系模型 2.2.1 ER模型 2.2.2 EER模型 2.3 業(yè)務規(guī)則 2.3.1 完整性約束與數據依賴 2.3.2 秩約束 2.3.3 覆蓋約束第3章 數據模式 3.1 數據模型與數據模式 3.2 模式轉換 3.2.1 關系模型 3.2.2 從ER模型到關系模型 3.2.3 模式轉換方法對比 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 數據挖掘的若干方法 4.1 數據挖掘概述 4.1.l 數據挖掘、知識發(fā)現(xiàn)、商務智能 4.1.2 數據挖掘的過程和體系 4.1.3 數據挖掘的任務 4.2 關聯(lián)規(guī)則 4.2.1 關聯(lián)規(guī)則概述 4.2.2 關聯(lián)規(guī)則的挖掘 4.2.3 關聯(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 基于關聯(lián)知識的AR-EER建模 5.1 概念建模方法 5.1.1 關聯(lián)規(guī)則的語義 5.1.2 實體特殊化與關系特殊化 5.1.3 擴展的實體關系模型：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的數據庫建模 5.3.1 基于AR-EER的數據庫設計 5.3.2 模式轉換算法及性質 5.3.3 關系模式的規(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 層次結構中的推理第6章 以關聯(lián)知識增強零售信息系統(tǒng) 6.1 零售業(yè)與客戶關系管理 6.2 個性化推薦系統(tǒng) 6.2.1 零售業(yè)中的商務智能應用 6.2.2 個性化推薦方法概述 6.2.3 基于關聯(lián)規(guī)則的推薦方法 6.3 以關聯(lián)知識支持CRM 6.3.1 以顧客為中心 6.3.2 網上商城的數據模式演化第7章 結語 7.1 信息系統(tǒng)演進與競爭優(yōu)勢 7.2 實踐面臨的挑戰(zhàn)術語表