铁路货票数据的知识发现

摘要：

铁路货票蕴含着极为丰富的信息资源,它是铁路生产经营管理的重要基础数据.该文从3个方面对货票数据进行了知识挖掘.运用集合理论构造关系数据库特征关联模型,描述了特征规则知识的表达,提出了算法,并对实际的货票数据进行了知识挖掘,分析了知识对营销的启示;运用聚类知识挖掘模型,从货物运距、货物运价号和客户对公司的收入贡献等方面探讨了货运市场的细分,挖掘出来的知识明确了铁路货运目标市场的选择;运用ARIMA模型对货票数据进行了季节性知识挖掘,用1999年-2005年的历史数据估算2006年的货运量.

关键词：货票数据、知识发现、聚类分析、市场细分

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：69-70,85