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      天津市地震局值班日志管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

      2014-12-26 02:07:04孫嘉良高文晶
      科技視界 2014年4期
      關(guān)鍵詞:值班員日志關(guān)聯(lián)度

      朱 宏 孫嘉良 高文晶

      (1.天津市地震局應(yīng)急信息中心 震情值班室,中國 天津300000;2.天津市地震局教育培訓(xùn)中心 新聞宣傳室,中國 天津300000;3.天津市地震局監(jiān)測預(yù)報(bào)中心 綜合管理部,中國 天津 300000;)

      隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)日益發(fā)展,信息化程度的發(fā)展高低已經(jīng)成為企事業(yè)單位信息化水平的重要標(biāo)志,同時(shí)也在繁雜的日常工作中提高了工作效率。天津市地震局震情值班室目前采用了由應(yīng)急信息中心和應(yīng)急保障中心45歲以下的值班員進(jìn)行24小時(shí)*7全年無間斷綜合值班的方法,即將行政值班,業(yè)務(wù)值班,震情值班,12322防震減災(zāi)熱線值班放在一起形成綜合值班的方式。之前,在交接值班工作的方式是每日早晨8:00和下午17:00兩個時(shí)間段對震情值班室設(shè)備進(jìn)行巡檢,并以書面形式填寫值班日志?,F(xiàn)在,只需在設(shè)備巡檢后,通過網(wǎng)頁登錄進(jìn)入系統(tǒng),按照業(yè)務(wù)相關(guān)模塊進(jìn)行勾選,系統(tǒng)會自動生成值班日志存儲在我局服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫內(nèi),免去了人工輸入的煩惱,將我局的無紙化辦公向前推進(jìn)了一大步。

      1 系統(tǒng)需求分析

      本系統(tǒng)為了實(shí)現(xiàn)對天津市地震局震情值班日志的自動化處理,按照不同角色用戶擁有不同權(quán)限進(jìn)行自主注冊登錄的方式進(jìn)入該系統(tǒng)。 用戶角色主要分為:管理員用戶和普通值班員用戶,不同權(quán)限用戶登陸進(jìn)入后的界面不同。 管理員擁有最高權(quán)限,一般由震情值班室主任擔(dān)當(dāng)。管理員用戶擁有查看所有值班日志的權(quán)限并對某天的值班日志可進(jìn)行增加、刪除、查詢、修改值班日志的內(nèi)容 。普通值班員擁有查詢往日值班日志報(bào)告和修改當(dāng)日值班日志內(nèi)容的權(quán)限 。普通值班員每天必須通過進(jìn)入系統(tǒng),將值班過程當(dāng)中的設(shè)備巡檢情況進(jìn)行輸入并勾選,遇到特殊情況可在備注內(nèi)容里輸入文字進(jìn)行提醒,默認(rèn)備注內(nèi)容框字體為紅色。如無異常情況,系統(tǒng)可自動生成值班日志的電子版。

      2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      2.1 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

      根據(jù)用戶角色的劃分,本系統(tǒng)共有8個模塊 。

      圖1 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

      2.2 系統(tǒng)主要工作流程

      2.2.1 值班工作交接流程

      每個值班員都需要在接班之前填寫值班日志,并讓接班的值班員在值班日志上輸入自己的名字表示確認(rèn)上一個值班時(shí)間段內(nèi)的值班情況正常并提交進(jìn)入數(shù)據(jù)庫進(jìn)行保存。 普通值班員可以查看任意時(shí)間段內(nèi)值班日志,修改和上傳當(dāng)日值班當(dāng)日的日志內(nèi)容,管理員可對所有的值班日志進(jìn)行查詢、刪除、修改、增加。

      2.2.2 上傳文件流程

      (1)在系統(tǒng)中需要保存值班員的基本信息的登錄信息驗(yàn)證表。

      (2)值班員所寫日志需要保存到數(shù)據(jù)庫中。因此需要值班日志信息存儲表。

      (3)記錄中心部門名和部門號的部門表等。

      2.3 主要數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)如下

      2.3.1 值班日志信息存儲表(LogDetail)

      記錄每篇日志的編號,日志內(nèi)容,所記錄時(shí)間等相關(guān)信息。

      圖2 上傳文件流程

      表1 值班日志信息存儲表

      2.3.2 上傳信息存儲表(ActionTable)

      記錄上傳文件或通知的信息,上傳時(shí)間,主題等內(nèi)容。

      表2 上傳信息存儲表

      3 系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)現(xiàn)

      圖1

      3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境

      開發(fā)模式:基于Java Web應(yīng)用的B/S模式;買記錄會很多,電腦等相對貴重的商品消費(fèi)者一旦購買就有很長的使用周期,不會在短時(shí)間內(nèi)再次購買。所以后者的支持度會很小,但是關(guān)聯(lián)度卻很大。

      基于這一局限,進(jìn)一步定義可信度及關(guān)聯(lián)度系數(shù)指標(biāo)減小不同商品的差異性。

      (1)可信度R:商品組合的支持度與組合中的某種商品被購買概率的比值稱為該商品的可信度。

      例如在商品組合(X,Y)中商品X和商品Y的可信度如下:

      可信度Rx,即交易記錄集合D中既包含X也包含Y的記錄個數(shù)與D中包含X的記錄個數(shù)之比。實(shí)際上就是指,包含X商品的購物籃也包含Y商品的概率。

      因?yàn)橹С侄刃〉慕M合中的單個商品被購買概率也會很小,可信度將不同類別商品本身之間的差異的影響因素排除在在外。只要用組合(X,Y)的支持度Sxy除以商品本身被購買的概率P(X),無論商品X的使用周期是否一樣,得到的可信度都是客觀,可以比較的。

      商品可信度都是對給定商品組合中的單個商品而言的,每個商品都有自己的可信度。求出組合中每個商品可信度之后,就可以進(jìn)一步求出這個組合的綜合關(guān)聯(lián)度系數(shù)。

      (2)關(guān)聯(lián)度系數(shù) W:當(dāng)商品組合為(X1,X2…Xn)時(shí),該組合的關(guān)聯(lián)度系數(shù)為:

      將關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為商品互相之間的可信度的幾何平均數(shù),并且W越大,關(guān)聯(lián)度系數(shù)越高,商品之間的關(guān)系越密切,消費(fèi)者更傾向于同時(shí)購買。

      還是以上面的消費(fèi)記錄為實(shí)例,最后我們可以得出最后支持度大于2的商品組合,如表2:

      表2

      根據(jù)以上的表格,我們可以看出的關(guān)聯(lián)度最大的商品組合是(I2,I5),其次是(I1,I3)、(I2,I3,I5),說明這些商品有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。 此外還可以看出支持度大的商品組合,可信度和關(guān)聯(lián)度系數(shù)不一定高,這也印證了前面所說的可信度指標(biāo)可以避免因商品自身價(jià)格、類別等屬性不同而造成的支持度不客觀合理的這一現(xiàn)象。

      4 促銷方案及總體評價(jià)

      得出商品組合的關(guān)聯(lián)度系數(shù)后,我們可以有效的掌握商品之間的關(guān)聯(lián)信息。網(wǎng)店就可以把關(guān)聯(lián)程度高、經(jīng)常被同時(shí)購買的商品放在同一界面,方便顧客在購物中找到自己的商品,那樣會更加的節(jié)約顧客的時(shí)間,而且也會促進(jìn)商品的銷售。在對商品進(jìn)行廣告宣傳和推薦時(shí),可以根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行商品的選擇。對那些購買頻率較高、同其他商品關(guān)聯(lián)規(guī)則較多的商品進(jìn)行宣傳推薦,其效果將事半功倍。

      Apriori算法通過對數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析和挖掘,得出在決策制定過程中具有重要的參考價(jià)值的信息,廣泛應(yīng)用于商業(yè)、消費(fèi)市場價(jià)格分析中。通過數(shù)據(jù)挖掘,商家可以瞄準(zhǔn)目標(biāo)客戶,采用個人股票行市、最新信息、特殊的市場推廣活動或其他一些特殊的信息手段,從而極大地減少廣告預(yù)算和增加收入。

      [1]陸麗娜,陳亞萍.挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則中的 Apriori算法的研究[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2000,21(9):940-943.

      [2]顏雪松,蔡之華.一種基于 Apriori的高效關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2002,38(10):209-211.

      [3]王德興,胡學(xué)鋼,劉曉平,等.改進(jìn)購物籃分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2006,29(4):105-107.

      [4]LIU X,SHI B,XIE Y.An improved apriori algorithm for mining association rules[J].Journal of Shandong University(Natural Science),2008,11:014.

      [5]周霖,張宏山.購物籃分析在零售業(yè)中的應(yīng)用研究[J].中國商貿(mào),2013(8).

      [6]Ye Y,Chiang C C.A parallel apriori algorithm for frequent itemsets mining[C]//Software Engineering Research,Management and Applications,2006.Fourth International Conference on.IEEE,2006:87-94.

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