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文檔簡介
1、電子政務(wù)數(shù)據(jù)中心的管理研究 目前關(guān)于不確定性數(shù)據(jù)的研究非常多,一些在確定性數(shù)據(jù)領(lǐng)域常規(guī)算法被推廣應(yīng)用到不確定性數(shù)據(jù)領(lǐng)域,例如:通過將不確定性數(shù)據(jù)圖形化處理,得到了不確定圖,在不確定圖的基礎(chǔ)上,一些傳統(tǒng)最小生成圖算法、關(guān)鍵路徑算法等等被一一實(shí)現(xiàn)出來,緊接著一些現(xiàn)代的top-k查詢算法、k最近鄰算法、skyline算法等等也被一一提出。這些算法的提出了,解決了大量的不確定數(shù)據(jù)中的處理問題,從而推動(dòng)了不確定性數(shù)據(jù)處理的發(fā)展。 一、電子政務(wù)數(shù)據(jù)中心 在所有的管理信息系統(tǒng)中,電子政務(wù)系統(tǒng)是最復(fù)雜、最龐大的系統(tǒng)之一,數(shù)據(jù)來源比較復(fù)雜,因此容易產(chǎn)生不確定性數(shù)據(jù)。但是對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是非常重要的,是進(jìn)一步進(jìn)
2、行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。隨著電子政務(wù)的發(fā)展,每個(gè)電子政務(wù)系統(tǒng)都采用了數(shù)據(jù)中心的方式,這樣容易對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和挖掘,從而為城市的管理和決策提供科學(xué)的依據(jù)。 近年來,關(guān)于電子政務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘研究非常多,但是這些研究大部分是針對確定數(shù)據(jù),正對web數(shù)據(jù)和不確定性數(shù)據(jù)卻很多,在電子政務(wù)中非常容易產(chǎn)生不確定性數(shù)據(jù),例如:在城市的公交線路規(guī)劃上,我們可以通過采用統(tǒng)計(jì)刷卡數(shù)量的方法輕易的統(tǒng)計(jì)多少個(gè)人乘坐了公交車,但是卻只能在此基礎(chǔ)上根據(jù)一定的概率和算法來統(tǒng)計(jì)實(shí)際的人數(shù)。另外每個(gè)人人大概乘坐的站點(diǎn)數(shù)量也是沒有辦法準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)的,這些數(shù)據(jù)又對公交車的設(shè)置非常重要,如果有精確的數(shù)據(jù),我們可以根據(jù)一定的算法來挖掘出相
3、應(yīng)的線路,在這種情況下,只能根據(jù)乘坐的人數(shù)對具體的數(shù)據(jù)進(jìn)行推論,這樣推論的方式導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的不確定性。盡管通過數(shù)據(jù)中心的方式能夠方便數(shù)據(jù)的管理和處理,但是因?yàn)榈玫降臄?shù)據(jù)不確定,卻沒有更好的方法進(jìn)行決策支持。另外,在電子政務(wù)中,有大量的數(shù)據(jù)存在隱瞞、欺詐情況,這些數(shù)據(jù)也是造成不確定性的主要原因之一,因此這些數(shù)據(jù)的處理也是一件非常重要的事。 二、數(shù)據(jù)處理與管理方法 一般來講,對不確定的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理之后,采用概率樹,或者是半結(jié)構(gòu)化的方法,使之成為一個(gè)確定性的數(shù)據(jù),然后在對數(shù)據(jù)通過一定的映射算法進(jìn)行處理,最終使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為一個(gè)確定性數(shù)據(jù),以方便處理。對于多維數(shù)據(jù)來講,這種處理方式并不可行,多維的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),再采用概率計(jì)算,會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量非常巨大,從而使問題變成np-hard問題,最終導(dǎo)致了不可計(jì)算。可以通過對這些數(shù)據(jù)剪枝、上卷等方法,消除過多的影響維數(shù),最終使數(shù)據(jù)變成容易處理的數(shù)據(jù)。對于比較難處理的數(shù)據(jù),可以再多個(gè)層次上對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過一些啟發(fā)式的算法,最后得出處理的結(jié)果。 總而言之,現(xiàn)在不確定數(shù)據(jù)存在在各個(gè)領(lǐng)域中,在電子政務(wù)中尤其容易產(chǎn)生,但是不確定數(shù)據(jù)的處理又比較重要,通過對這些數(shù)據(jù)的處理和歸集,使之能夠順利的和數(shù)據(jù)中心的已有數(shù)據(jù)配合
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