中小商户的运营管理系统的设计与实现
这是一篇关于运营管理,中小商户,商品信息管理,数据库,数据挖掘的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,使用科学技术推动企业发展已经成为一种趋势。对于中小型商户而言,使用计算机系统对产品的进货、销售等业务流程进行管理势在必行。如今大商场的发展迅猛,但零售业的经营手段却相对落后,而目前市场的管理信息系统并不适合中小型商户,虽然功能比较齐全,但软件操作非常复杂,同时投入成本较高。针对这些问题,本文提出的中小商户管理系统可以减轻中小经营者的负担,提高商户处理效率。系统的主要功能是实现了一个中小商户管理系统,数据库的连接采用平台互用性和可伸缩的数据访问技术ADO.NET。后台数据则是采用SQL Server 2005。本文系统采用的语言是C#、ASP.NET技术,利用开发软件Visual Studio 2005进行开发本系统,其中采用MVC三层架构进行开发。本系统不仅能够满足中小商户的需求,而且还能够降低开发的成本,提高运营效率。为中小商户提供了一个较为合理的软件系统。本文首先分析了当前企业管理软件的研究目的和意义以及对国内外研究现状进行了详细的分析。在对开发本系统的理论基础进行分析后,进一步对系统需求和业务流程进行了分析,针对系统进行详细设计与开发,实现了中小商户的运营系统的以下功能:商铺管理,员工管理,商品管理,进货管理,库存管理,销售管理,供应商管理,合同管理,查询统计分析,系统管理以及数据分析。系统开发采用模块化思路,使系统的各项功能模块能协调工作的同时,又能最大限度的独立于系统的其他模块。在本系统中,针对其他系统所特有的模块有数据分析模块,在该模块可以对系统的销售数据进行可视化、关联挖掘以及进行供应商评价、由此可以提高商品的销售量。在本文的最后,对系统中存在的不足以及值得改善的地方进行了探讨。
融合高阶结构信息的图神经网络算法研究
这是一篇关于网络分析,数据挖掘,图神经网络,深度学习的论文, 主要内容为图神经网络作为一种新的深度学习模型,被广泛地运用在了各种图数据和网络分析中,并且推动了推荐系统、知识图谱等相关应用的发展。然而在网络结构方面现有图神经网络算法只利用了成对连接的节点之间的关系,没有注意到现实网络包含大量的高阶结构。这些高阶结构反映了多个节点之间的相似性和连接关系。本文研究了网络中的两种高阶结构并将它们融入图神经网络算法中:(1)本文研究了一种少量节点形成的高阶结构,并提出了一种基于motif的图自动编码器算法MODEL。该算法结合了重新定义的一阶和二阶相似性,并完美得融合了motif结构和自动编码器,同时具有高的可扩展性,适用于任何阶数的motif。在链路预测和弱连接实验中,MODEL表现得优于最新的算法。实验也表明了motif的数量和结构对结果有着重要的影响。(2)本文研究了所有节点的连接规律,并提出了在无标度网络上的图卷积算法CenGCN。该算法首先提出了一种有效的图转换方法来添加中心节点的影响力,之后提出一种中心意识机制来聚合非中心邻居的信息。在节点分类、链路预测、节点聚类和网络可视化中,两个变种CenGCN＿D和CenGCN＿E都优于最新的算法。随着网络层数的提高,这两个变种的优势也在逐渐变大。本文的两个研究表明了网络高阶结构的使用可以极大地提升图神经网络算法的效果和加深神经网络,并揭示了图神经网络算法下一个突破口可以是网络的高阶结构或者其它网络结构特征,比如网状结构等。
吉林省助学贷款管理平台的设计与开发
这是一篇关于B/S模式,助学贷款,管理平台,数据仓库,数据挖掘的论文, 主要内容为随着国家助学贷款工作的深入开展，日益增加的数据量，使得传统的人工统计、分析远远不能满足工作的需要。同时，国家各级教育管理部门、金融管理部门以及各级金融机构，对各种助学贷款信息的准确性、时效性也同时提出了更高的要求。 目前，大多机构都停留在国家助学贷款的模式研究上，少数机构开发了的国家助学贷款信息管理系统，但却有不足之处。因此，我省亟待建立一套以国家助学贷款新型管理模式为核心的，功能完善、系统建构科学、能有效进行信息管理的综合性业务平台，以提高国家助学贷款管理水平。 吉林省国家助学贷款信息管理平台，是在TCP/IP协议基础上，基于Internet网络平台，利用Web技术、关系型数据库技术、XML技术、Java/J2EE技术、面向对象的分析和设计等技术开发的分布式应用系统框架。本平台具有以下特点： 1.平台无关性 国家助学贷款信息管理管理平台采用以Java为主要开发语言的中间件技术，因而与操作系统平台的关联性小，便于系统的移植。在与遗留系统无缝集成方面有着极大的优势。 2.可扩展性强 国家助学贷款信息管理平台构造是一个业务和技术框架并且提供开放的接口，便于新业务的生成和实现第三方系统与国家助学贷款信息管理平台的连接。 3.安全性高 AAA（Authentication，Authorization，Accounting）是应用系统的关键部分。吉林省助学贷款信息管理平台中专门设计了灵活的AAA平台，可以实现相对灵活的认证、授权和账户控制功能，并且平台预留了扩展接口，可以根据具体业务系统的需要，灵活进行相应的扩展和调整。 吉林省助学贷款信息管理平台同时拥有操作系统、数据库、管理平台本身三层安全机制，对应保密或较敏感的数据修改提供跟踪，能清楚地记录数据每次更改的情况（更改人、时间、值、数额等），提供敏感数据更改的依据。该包含了省教育助学贷款管理、高校助学贷款管理、金融机构助学贷款管理、高校学生助学贷款管理、平台管理与数据交换等五大子系统。各子系统主要功能如下： 1.教育助学贷款管理中心子系统。子系统包括政务信息公告管理、国家助学贷款相关信息浏览、综合信息查询、贷款项目统计分析、数据审核等五个模块。 2.高校助学贷款管理子系统。子系统包括贷款申请、信息管理、贷款管理、综合查询、报表统计、系统维护等六个模块。 3.金融机构助学贷款管理子系统。子系统包括贷款、还款、统计查询、贷款催收、数据上报等五个模块。 4.高校学生助学贷款管理子系统。子系统包括贷款申请信息浏览、助学贷款申请、还款信息查询以及个人信息管理四个模块。 5.平台管理与数据交换子系统。子系统是平台的核心，是信息平台伸展和管理的接口，同时也是数据存储、数据交换的平台。 本项目核心模块已经被吉林省过教育信息中心和吉林省教育贷款管理中心初步验收，并结合长春工业大学、吉林农业大学、长春大学等几所高校教育贷款工作的实际开展情况进行开发与调试，平台开发成功后将由吉林省教育贷款管理中心统一组织全省首批42所公立高校进行平台部署，未来将会在省内其他高校（合计近百所），以及国内数千所高校中做进一步的应用推广。由于目前我国助学贷款制度实施时间比较短，还没有形成完善的助学贷款机制，因此在实施过程中不可避免的要出现政策调整、贷款流程调整等各种问题，本项目必将随着政策和流程的调整而及时进行相应的升级。
部队心理测评与辅导系统的设计与实现
这是一篇关于军人心理问题,数据挖掘,测评与辅导系统的论文, 主要内容为促进军人心理健康发展,是现代化部队建设的迫切需要。军人拥有良好的心理状态是部队战斗力生成的重要因素。因此,对于军人心理问题的分析和研究显得尤为重要。如何让有心理健康问题的军人可以得到有效治疗,对部队的发展具有重要意义。论文设计并实现了部队心理测评与辅导系统,为部队人力部门提供了数据分析和决策依据,使心理健康教育工作更具针对性和目的性。通过Apriori数据挖掘技术,在获取部队官兵基本情况的前提下,预测哪些官兵可能存在心理问题,以及哪些年龄段的官兵更容易发生心理问题,同时得出发生心理问题的主要原因。经过上述预测分析,有针对性的完成了部队心理评测与辅导系统的设计,该系统具有对易出现心理问题的官兵进行心理辅导的功能。在系统设计方面,本系统采用B/S模式,以数据库技术和网络技术为基础,采用MVC架构,利用JAVA高级语言编程实现系统功能,官兵可以通过浏览器实现对系统的访问。同时,系统能够同时开展上千人的心理测评实验,有效拓展了心理咨询服务的覆盖范围,并能够在线为有心理问题的官兵提供咨询和辅导服务。最终的测试结果表明,本论文设计的部队心理测评与辅导系统达到了预期目标。本文的研究结果,能够改善部队心理咨询服务工作中存在的问题,帮助部队官兵健康成长。
住房公积金综合服务平台的设计与实现
这是一篇关于综合服务平台,决策树算法,住房公积金,Spring Boot,数据挖掘的论文, 主要内容为随着我国信息化进程的不断发展,住房公积金信息化也在不断完善。与此同时,对住房公积金信息化服务的要求也在不断提高。现阶段各公积金中心部门对公积金业务的办理服务标准不统一,服务效率低,与缴存单位和职工的服务需求不相适应。同时,国家住房城乡建设部也提出:“加快住房公积金管理中心改造升级信息系统。各地住房公积金管理中心要根据政策调整和流程优化的需要,加快改造升级住房公积金管理信息系统,建立集12329服务热线、短信、微信、手机APP、网上业务大厅等功能于一体的综合服务平台,推进办理网上业务,为缴存职工提供高效便捷的服务。”本系统依据住建部导则和住房公积金中心的需求,在“住房公积金互联网+信息系统”大框架下,建立了住房公积金综合服务平台,实现中心内部各子系统所涵盖业务与服务渠道各子系统业务实时联动,提供共享数据服务平台,以消除业务发展瓶颈,提高业务办理效率。具体如下:(1)系统需求分析:深入调研住房公积金信息化现状和实际业务需求,对住房公积金信息化进行研究和梳理。不仅从不同用户权限方面进行了UML用例图的分析,还从经济、技术和操作等方面对系统进行可行性分析。据此将整个系统分为服务管理、服务查询、接入管理、访问监控和设置管理等五个模块。(2)开发模式:系统采用Spring Boot框架和MVC模式进行开发,实现了系统显示页面和业务逻辑的分离。利用MySQL数据库对数据进行存储、利用Redis数据库对数据进行高速缓存,实现高效的服务接口逻辑判断。(3)设计:在详细研究系统框架和技术的基础上,对各模块的功能结构和数据库进行设计。在公积金业务的扩展方面,提出了基于数据挖掘决策树算法的公积金用户购房能力分类模型,为企业对用户的后期服务提供科学依据。(4)实现与测试:在完成系统设计的基础上,对各模块主要功能进行了界面展示和流程说明并对系统进行功能测试和性能测试。测试结果表明,该平台各功能模块都符合预期需求,能够实现中心内部各子系统之间的实时联动,有效提高了公积金服务的效率。
基于图神经网络的可解释推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,数据挖掘,图神经网络,可解释推荐的论文, 主要内容为网络购物和社交媒体行业的快速发展,推荐系统成为了互联网的重要工具之一。在购物平台上的推荐购买、音乐平台的推荐歌曲、社交平台的推荐好友等都是推荐系统的用途。根据用户的点击、观看、阅读和购买等行为准确建模用户偏好是有效推荐系统的核心。在目前的信息爆炸时代,推荐模型旨在为用户推荐感兴趣的项目,解决信息过载问题。图神经网络(Graph Neural Network GNN)由于具有特征结构化和协同推荐项目和特征的能力,在许多预测任务和推荐任务中应用广泛。然而,随着网络层次的增加,图神经网络产生严重的过平滑问题影响推荐性能。同时目前的推荐模型大多采用深度学习范式,它们会引起对推荐的可解释性的迫切需求。可解释推荐的重点不仅是产生准确的推荐结果,还是要对如何以及为什么向特定用户推荐该项目产生有说服力的解释。现有的基于评论的可解释推荐方法大多采用静态独立的方法提取用户和物品评论的潜在特征表示,将用户的偏好表示为静态特征向量,而用户在与不同的物品交互时通常表现出不同的偏好。因此围绕以上关键问题,针对目前模型的不足,提出了三个更高效的推荐模型,具体如下:(1)首先针对图神经网络中严重的过平滑问题,提出了一种基于图神经网络的协同过滤推荐算法来提高推荐性能,在使用了图神经网络的基础上增加了协同过滤(Collaborative Filtering CF)的机制,可解决现有的使用图神经网络的推荐算法所面临的平滑问题。算法将初始残差连接和恒等映射引入在构建网络的聚合传播过程中,以确保网络可以进行深度学习,避免了图神经网络经过多次卷积后陷入过平滑现象,以此来提高推荐的精度。(2)其次针对用户和物品评论的潜在特征表示,基于评论的推荐算法更多采用的提取方法是静态独立的方法,以用户的偏好为静态特征向量,而一般情形下,在与不同的物品交互中,用户表现出的偏好是有差异的。所以,提出了一种基于交互注意力的可解释性推荐方法,对用户评论与物品评论间的相关性问题,使用交互注意力进行分析与研究,受长短期记忆人工神经网络(Long Short-Term Memory LSTM)中门控制的启发,模型增加门控层来自适应地合并两边网络提取出的特征向量,利用注意力因子分解机进一步对高阶特征交互进行建模,实现评分预测。通过注意力权重衡量评论信息,提高模型的可解释性和推荐系统的性能。(3)最后,目前大多数推荐系统采用深度学习技术,在可解释性方面比较弱,并且大多数关于可解释推荐系统的研究都是基于知识图谱或来自用户查询和评论的语料库等方法来产生解释,比较依赖于先验的知识,不利于整个模型的通用性,为不同的物品建立专用的网络模型也需要耗费大量的时间和金钱。因此设计了一种新可解释推荐模型,该模型中引入了多源异构图注意力网络,以此对用户行为进行建模,根据建模的结果得到推荐的结果。模型不需要大量的先验知识,基于注意力值进行解释,因此具备了较高的可解释性。另外,为了确保推荐和解释的吻合性,还引入了子图挖掘方法,有助于为用户带来更优质的体验。
基于数据挖掘技术的房地产销售管理系统设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,房地产企业,销售管理系统,楼房管理,数据库表设计的论文, 主要内容为近年来,我国房地产产业发展迅速,且在较好地满足人们日益增长的住房需求的同时,也有效促进了我国国民经济的发展。作为房地产经营管理的重要组成部分,房地产销售管理不仅关系着房地产企业产品的销售情况,而且也对于企业的整体发展也具有重要影响。然而,随着我国房地产行业规模的逐渐扩大,房地产市场的竞争也日趋激烈,对于房地产企业而言,其不仅要面临国内的同业竞争,而且还会受到国外房地产企业进入本国市场的威胁。因此,对于房地产企业而言,如何在海量的市场信息中找出对自身发展最有利的各类信息并加以利用,将直接影响着企业自身的生存和发展。基于此,本文从数据挖掘技术的层面出发,将基于数据挖掘的房地产企业销售管理系统作为主要研究对象,通过对数据挖掘的相关概念和系统开发的相关技术进行阐述和分析,在结合系统功能需求与非功能需求的基础上,设计了一种基于数据挖掘技术和B/S架构的房地产销售管理系统,这一系统主要包括了楼盘管理子系统、楼房管理子系统以及客户管理和销售管理子系统,在数据挖掘技术的支持下,系统能够依据客户的基本信息,准确判断出顾客的购买意向,进而能够有效提高房地产企业销售工作的针对性,对于促进房地产企业科学销售决策的制定和销售业绩的提升具有重要的作用和意义。
无线电频率占用度知识的表示、推理及应用研究
这是一篇关于知识图谱,图数据库,数据挖掘,频率占用度,知识推理的论文, 主要内容为无线电频谱资源随着无线电技术的快速发展其应用范围日益增大,有限频谱资源也需要合理使用减少浪费,频谱管理对于规范频谱使用、减少无线电干扰和增加频谱利用率等方面起到重要作用。无线电频率占用度分析作为频谱管理中的一个重要组成。无线电频率占用度分析主要依靠人的经验,而且分析工作因为无线电业务数量多、监测数据数据量大和频谱跨度长等特点,导致分析时间长步骤繁琐,分析结果主要根据工作人员的主观判断,可重复性差,不利于再次校验。在这样的背景下,本文根据无线电业务划分表建立了频率占用度知识图谱模型,模型基于知识图谱的三元组理念将无线电业务、监测数据和知识表示三类信息进行关联,并通过neo4j建立了无线电频率占用度的图数据库。其中知识表现通过数据挖掘算法获得占用度相关知识并进行知识推理。为选取合适的数据挖掘算法,本文对数据挖掘算法进行了实验,首先采用仿真数据对多种数据挖掘算法进行实验分析,通过对比实验结果发现,Otus算法对频谱数据进行信噪分离效果比较好;然后采用算法进行数据挖掘包括对电视、广播和公共移动业务的几个频段进行了时间序列和空间位置频段相似度分析和采用GAN算法对广播业务频段进行了频谱占用异常检测实验,最后通过基于规则知识推理获得隐藏频谱占用信息。本文还搭建了基于Django框架的频谱占用度数据挖掘系统,该系统主要模块是频率占用度推理模块和知识辅助决策及可视化模块。频率占用度推理模块主要包括数据采集、传输、推理和结果可视化功能;知识辅助决策及可视化模块则是将neo4j图数据库中无线电频率占用度数据关系通过Interactive Graph框架进行可视化展示,通过直观展示各类占用度知识之间的关系辅助频谱管理人员完成管理和决策。
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