Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

ПРОЕКТИРОВАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ФИСКАЛЬНЫХ ДАННЫХ

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-3-78-82

Полный текст:

Аннотация

В работе рассматривается задача проектирования аналитической системы, предназначенной для обработки фискальных данных. С точки зрения бизнеса, такая система должна решать задачу анализа рыночной корзины, то есть поиска наиболее типичных шаблонов покупок. С точки зрения интеллектуального анализа данных, решается задача поиска ассоциативных правил, состоящая из двух этапов: поиска всех частых наборов с их значениями поддержки и получения ассоциативных правил на основе найденных наборов. Первый этап обеспечивается различными алгоритмами поиска частых наборов. В работе в качестве оптимального выбран алгоритм Frequent Pattern Growth Strategy (FPG). Приводится математическая формулировка поставленной задачи и метод реализации выбранного алгоритма в рамках целевой системы. Результатом работы является описание отказоустойчивой и масштабируемой модели аналитической системы.

Об авторах

Е. В. Вершинин
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

к. ф.‑ м. н., доцент

248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2, тел.: 8 (4842) 74‑05‑95


М. Л. Прокофьев
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

магистрант

248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2, тел.: 8 (910) 510‑21‑63



В. Р. Афанасьев
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Калужский филиал
Россия

магистрант

248000, Калуга, ул. Баженова, д. 2, тел.: 8 (962) 172‑78‑10



Список литературы

1. Анализ рыночной корзины [Элекронный ресурс]. URL: https://basegroup.ru/community/glossary/market-basket (дата обращения: 10.12.2018).

2. Maimon O., Rokach L. Data mining and knowledge discovery handbook. 2nd edition. Springer Science+Business Media, 2010. 1285 p.

3. Zaki M.J., Meira W. Data mining and analysis. Cambridge University Press, 2014. 593 p.

4. Charu C. Aggarwal, Han J. Frequent pattern mining. Springer, 2014. 471 p.

5. Han J., Pei J., Yin Y., et al. Mining frequent patterns without candidate generation: a frequent-pattern tree approach // Data Mining and Knowledge Discovery. 2004. Vol. 8. Iss. 1. P. 53–87.

6. Li H., Wang Y., Zhang D., et al. PFP: parallel FP-growth for query recommendation. Proceedings of the 2008 ACM conference on Recommender systems, 2008. P. 107–114.


Для цитирования:


Вершинин Е.В., Прокофьев М.Л., Афанасьев В.Р. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ФИСКАЛЬНЫХ ДАННЫХ. Вопросы радиоэлектроники. 2019;(3):78-82. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-3-78-82

For citation:


Vershinin Y.V., Prokofyev M.L., Afanasyev V.R. DEVELOPING FISCAL DATA PROCESSING ANALYTICAL SYSTEM. Issues of radio electronics. 2019;(3):78-82. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-3-78-82

Просмотров: 67


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)