刘业政
主要从事决策科学、数据挖掘等理论研究以及信息系统、电子商务系统的研究与开发等工作
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- 姓名:刘业政
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学术头衔:
博士生导师
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学科领域:
管理理论
- 研究兴趣:主要从事决策科学、数据挖掘等理论研究以及信息系统、电子商务系统的研究与开发等工作
刘业政,博士,教授,博士生导师,主要从事决策科学、数据挖掘等理论研究以及信息系统、电子商务系统的研究与开发等工作。先后主持国家自然科学基金1项,省部级科研项目3项,参加国家及省部级课题10余项,同时还主持或参加了多项横向课题的开发与研究工作。近5年来,先后获省部级科技进步一等奖1项、二等奖1项、三等奖1项,安徽省教学成果特等奖1项、国家教学成果二等奖1项,安徽省多媒体教育软件二等奖1项;参与出版专著2部,十五国家级规划教材1部,发表学术论文20余篇。现为合肥工业大学管理学院电子商务系主任、电子商务研究所所长,安徽省信息处理技术与信息系统工程研究中心副主任,全国计算机模拟与信息技术学会副秘书长;第四届安徽省青年科技创新奖获得者。
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刘业政, 杨善林, 马溪骏
中国管理科学2003年10月第11卷专辑/Chinese Journal of Management Science October, 2003, Vol. 11, Special Issue,-0001,():
-1年11月30日
本文针对经典粗糙集模型存在的对噪音数据敏感等缺陷,提出了基于隶属度和特征距离的β-δ0拓展模型,该模型不仅能够处理含有噪音的不完全、不精确信息系统,其结果也能反映大量数据所满足的统计规律;针对β-δ0拓展模型,提出了一种基于属性上下文敏感度的启发式属性约简算法。
粗糙集理论, 拓展模型, 属性约简, 启发式算法
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刘业政, 刘昆
计算机工程2002年2月第28卷第2期/Computer Engineering February 2002, Vol. 28, No. 2,-0001,():
-1年11月30日
介绍了决策树的概念和生成过程,仔细研究了决策树的几种技术,并将它们集成到作者的决策树分析系统中。在分析了医疗数据之后,提出了今后决策树研究的一个重要方向。
决策树, 信息增益, MDL;Boosting
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【期刊论文】An Ant Colony Approach for Discovery of Users Preferred Navigation Paths
刘业政, Haifeng Ling, Yezheng Liu, Shanlin Yang
,-0001,():
-1年11月30日
Web usage mining is the process of applying data mining technique to the discovery of user behavior patterns based on Web log data, for various applications. In the advance of e-commerce, the importance of Web usage mining grows larger than before. As an important research field of Web usage mining, mining users navigation patterns is the fundamental approach for optimizing the frame design of Web site. In this paper, we propose an ant colony approach for users navigation patterns. Firstly, a Web site model is built. Secondly, a navigation model is established, based on ant colony approach and Web logs. Finally, we design an algorithm regarding all users as entity for mining their preferred navigation paths.
Web usage mining,, Users navigation patterns,, Ant colony optimization,, Users navigation model
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【期刊论文】AN ARTIFICIAL ANT COLONY METHODOLOGY FOR USERS NAVIGATION PATTERNS MINING
刘业政, Yezheng Liu, Haifeng Ling, Shanlin Yang
,-0001,():
-1年11月30日
In the advance of e-commerce, the importance of predicting the next request of a user as he or she visits Web pages grow1s larger than before. Web usage mining is the process of applying data mining technique to the discovery of user behavior patterns based on Web log data, well suited to this problem. As an important research field of Web usage mining, mining user navigation patterns is the fundamental approach for generating recommendations. In this paper, we propose an ant colony approach for user navigation patterns. In our approach, we consider the web users as artificial ants, and use the ant theory as a metaphor to guide user’s choice in the Web site. Firstly, a Web site model is built. Secondly, a navigation model is established, based on ant colony approach and Web logs. Finally, we design an algorithm regarding all users as entity for mining their preferred navigation patterns.
Ant colony optimization,, Web usage mining,, Users navigation patterns,, Users navigation model,, e-commerce
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刘业政, YANG Shan-Lin, LIU Ye-Zheng
,-0001,():
-1年11月30日
在以信息为中心,竞争日益激烈的今天,人们在决策时对即时准确的知识的需求日趋明显。然而,处理这些海量数据、以简洁的形式将有价值的信息提供给决策者的技术尚不成熟,因此需要有新技术来支持管理者的战略决策。数据挖掘正是为解决上述问题而出现的一项新技术。规范数据挖掘目标、选择适当的挖掘方法是数据挖掘过程中最重要的步骤。本文系统地总结了数据挖掘所能实现的目标及其相关的技术和方法,并提出了未来数据挖掘领域进一步研究和发展的方向。
数据挖掘, 知识发现, 挖掘目标, 挖掘方法
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刘业政, LIU Ye-Zheng, YANG Shan-Lin
,-0001,():
-1年11月30日
对于许多对数据量高度敏感的知识发现技术,必须水平或垂直约简它们的搜索空间。水平约简与属性的泛化或连续属性的离散化有关。本文简单分析了当前研究中常用的离散化方法,提出了一种基于粗集理论的离散化分析方法,在保持所要求的分类能力不变的情况下,发现并删除冗余分割点,对原离散结果进行简化,从而有效减小挖掘算法的搜索空间。
离散化, 粗集, 分割点, 分类能力
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【期刊论文】Research on Business Intelligence In the Customer-Centric E-Business Environment
刘业政, HU Jian, LIU Ye-zheng, YANG Shan-lin
,-0001,():
-1年11月30日
In the current knowledge economy, it is now an indisputable fact that information of customer is the key to organizations for gaining competitive advantage. Companies are realizing that the keys to long-term, sustainable revenues and profits are identifying, acquiring, and retaining profitable customers. Unfortunately, most companies don’t know which customers are profitable and which are not. They also don’t know which customers are likely to defect and which are likely to respond to particular offers and products. Most importantly, few companies can identify those customers or prospects that have the greatest potential to become profitable customers over time, given the right marketing investment. Today, due to proliferation of information systems and technology, business increasingly have the capability to accumulate huge amounts of customer data in large databases. However, much of the useful marketing insights into customer characteristics and purchase patterns are largely hidden and untapped. By analyzing data from the customer-facing systems at a macro level, Business Intelligence (BI) can empower management to work intelligently and help shape customer and product focus to the maximum benefit of the company. BI is a strategic approach for enterprises to transform raw data into insights and intelligence and to help decision makers identify key trends of the market. This paper outlines the building blocks and framework of Business Intelligence and Customer Relationship Management (CRM), and then presents a new approach to implementing a Business Intelligence solution focused on the analytical aspects of CRM.
Business Intelligence, Framework, Customer Relationship Management, Data Mining,
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刘业政, 杨善林, 刘心报
系统工程学报2002年4月第17卷第2期/Journal of Systems Eengineering Apr. 2002, Vol. 17, No. 2,-0001,():
-1年11月30日
群决策支持系统(GDSS)是利用信息技术,将多个决策者个人对该领域的理解及个人判断能力结合在一起,利用结构化决策分析技术,对半结构化和非结构化问题进行求解。层次分析法是对定性问题作定量分析的一种简便而有效的方法。提出了一种GDSS 环境下判断矩阵构造的新方法:运用粗集理论,利用管理信息系统运行所积累的大量决策数据来分析各决策因素、决策者对决策目标的影响,并建立自学习系统,从而构造具有完全一致性的综合判断矩阵。该方法适用于重复群决策问题。
群决策支持系统, 群体层次分析法, 粗集, 判断矩阵, 影响因子
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【期刊论文】基于Rough Sets理论的证据获取与合成方法①
刘业政, 杨善林, 李亚飞
管理科学学报2005年10月第8卷第5期/JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA Oct. 2005, Vol. 8, No. 5,-0001,():
-1年11月30日
证据理论是处理不确定性问题的有力工具,它处理的证据来源于专家。专家的知识经验是有限的,获取较困难,且可能存在一定的主观性。针对上述问题,提出了一种基于粗糙集理论的证据获取的新方法,并对证据合成和应用进行了研究。首先研究了大型决策表分解问题。利用粗糙集理论分析条件属性间的依赖关系,对条件属性集进行聚类,形成多个条件属性集相对独立的子决策表;其次对各子决策表进行分析,利用粗糙集的分类思想和隶属度概念,计算证据的基本可信度分配;最后文章对证据的合成及其在决策分析中的应用进行了研究,提出了相应的解决方法。
证据理论, 粗糙集, 依赖度, 基本可信度分配, 信度函数
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刘业政, 杨善林
计算机工程2001年10月第27卷第10期/Computer Engineering October 2001, Vol. 27, No. 10,-0001,():
-1年11月30日
在数据库管理系统中,空值(Null)在所有非主码属性中都可能出现。粗集数据分析不同于其它知识发现方法,特别在模型假设方面的一种方法。文章通过扩展粗集理论,研究了空值的估算方法。
粗集, 知识发现, 空值
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