云计算环境下基于分形数据挖掘技术的商务智能系统的研究

Taking the new features of business intelligence（BI） in cloud computing environment into account, this proposal systematically researches on the key issues of building BI system in cloud computing environment and the fundamental theories of data mining and knowledge discovery on complicated data employing fractal data mining technology..The specific research scope includes : .(1) Research on the hierarchical architecture of BI system in cloud computing environment and on achieving the dynamic scalability of business requirements; .(2) Research on building the multi-tenant architecture of software-as-a-service business intelligence (SaaS BI) system and on multi-tenant data management and customizable business analysis process mechanisms; .(3) Research on data warehouse construction techniques of SaaS BI system, so as to deal with the preprocessing, storage and retrieval optimization of large volume, high-dimensional and non-linear data; .(4) Research on the fractal data mining techniques in cloud computing environment and the knowledge discovery process based on fractal data mining..This proposal mainly focuses on the complicated data processing and knowledge mining in business intelligence systems in cloud computing environment and aims at improving the adaptability and agility of business intelligence system in complex environment, in order to enhance the timeliness and intelligence of business decisions.

针对云计算环境下商务智能的新特点，系统研究云计算环境下商务智能系统建造的关键技术，以及利用分形数据挖掘技术进行复杂数据的数据挖掘和知识发现的基本理论。.具体研究内容为：（1）研究云计算环境下商务智能系统的分层体系结构，实现业务需求的动态扩展； （2）构建软件即服务商务智能系统的多租户架构，研究多租户的数据管理机制和业务分析流程可定制； （3）研究软件即服务商务智能系统的数据仓库构建技术，解决海量数据、高维数据和非线性数据的预处理、存储机制和检索优化等问题； （4）研究云计算环境下的分形数据挖掘技术以及基于分形数据挖掘的知识发现过程。.本课题研究云计算环境下商务智能系统中的复杂数据处理、知识挖掘等问题，旨在提高商务智能系统在复杂环境下的适应性和智能程度，从而提高商务决策的时效性和科学性。

随着信息技术和互联网的不断普及和迅速发展，企业的信息化和全球化程度越来越高。管理者在使用传统的商务智能进行决策时，出现了许多新的问题。针对云计算环境下商务智能的新特点，本项目对云计算环境下商务智能系统建造的关键技术，以及利用分形数据挖掘技术进行复杂数据挖掘进行了系统研究。主要研究内容：1）云计算环境下商务智能系统的体系结构，采用分层体系结构构建云计算环境下基于分形数据挖掘技术的商务智能系统；2）SaaS BI系统的多租户技术，提出了基于MapReduce的多租户服务定制算法；3）SaaS BI系统的数据仓库构建技术研究，探讨SaaS BI系统中数据仓库的设计方法、数据预处理技术以及高维数据的维数约简方法。4）云计算环境下的分形分类、分形属性选择以及云计算环境下分形聚类融合技术，对具有高维、非线性、海量特征的数据进行深入分析。.在科研成果方面，合计发表50篇论文（9篇SCI，9篇EI），1部专著（2017年3月出版）；研发了“云计算环境下农业气象灾害分析商务智能实验系统”；另有三个在审专利；在人才培养方面，项目团队中9个博士研究生，15个硕士研究生顺利完成论文答辩并毕业，另有6个在读博士研究生和9个在读硕士研究生；在学术合作交流方面，邀请澳大利亚Swinburne工业大学信息技术学院的杨耘教授来校进行四次学术交流活动；邀请澳大利亚Deakin大学的刘晓博士来校进行二次学术交流；邀请澳大利亚Western Australia大学吴延瑞教授来校访问一次；另有四名博士生分别赴澳大利亚、美国、新加坡进行学术交流活动；有八人次参加了国内相关学术会议；项目申请人参与组织一次国内大型管理科学学术年会。.本课题的研究可提高云计算环境下的BI系统的灵活性和动态可扩展性，且对于增强SaaS商务智能系统的复杂数据处理能力，具有较高的理论意义和应用价值。