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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(guó) 天津300000;2.天津市地震局教育培訓(xùn)中心 新聞宣傳室,中國(guó) 天津300000;3.天津市地震局監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中心 綜合管理部,中國(guó) 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(wú)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(gè)時(shí)間段對(duì)震情值班室設(shè)備進(jìn)行巡檢,并以書(shū)面形式填寫(xiě)值班日志?,F(xiàn)在,只需在設(shè)備巡檢后,通過(guò)網(wǎng)頁(yè)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(huì)自動(dòng)生成值班日志存儲(chǔ)在我局服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi),免去了人工輸入的煩惱,將我局的無(wú)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(duì)天津市地震局震情值班日志的自動(dòng)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(cè)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(duì)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(guò)進(jìn)入系統(tǒng),將值班過(guò)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(wú)異常情況,系統(tǒng)可自動(dòng)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(gè)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(gè)值班員都需要在接班之前填寫(xiě)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(gè)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(kù)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(duì)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(xiě)日志需要保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。因此需要值班日志信息存儲(chǔ)表。

        (3)記錄中心部門名和部門號(hào)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(chǔ)表(LogDetail)

        記錄每篇日志的編號(hào),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(chǔ)表

        2.3.2 上傳信息存儲(chǔ)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(chǔ)表

        3 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)

        圖1

        3.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境

        開(kāi)發(fā)模式:基于Java Web應(yīng)用的B/S模式;買記錄會(huì)很多,電腦等相對(duì)貴重的商品消費(fèi)者一旦購(gòu)買就有很長(zhǎng)的使用周期,不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)再次購(gòu)買。所以后者的支持度會(huì)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(gòu)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(gè)數(shù)與D中包含X的記錄個(gè)數(shù)之比。實(shí)際上就是指,包含X商品的購(gòu)物籃也包含Y商品的概率。

        因?yàn)橹С侄刃〉慕M合中的單個(gè)商品被購(gòu)買概率也會(huì)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(gòu)買的概率P(X),無(wú)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(duì)給定商品組合中的單個(gè)商品而言的,每個(gè)商品都有自己的可信度。求出組合中每個(gè)商品可信度之后,就可以進(jìn)一步求出這個(gè)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(gòu)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(shuō)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(shuō)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(píng)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(gòu)買的商品放在同一界面,方便顧客在購(gòu)物中找到自己的商品,那樣會(huì)更加的節(jié)約顧客的時(shí)間,而且也會(huì)促進(jìn)商品的銷售。在對(duì)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(duì)那些購(gòu)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(guò)對(duì)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(guò)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(chǎng)價(jià)格分析中。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,商家可以瞄準(zhǔn)目標(biāo)客戶,采用個(gè)人股票行市、最新信息、特殊的市場(chǎng)推廣活動(dòng)或其他一些特殊的信息手段,從而極大地減少?gòu)V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(gòu)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(gòu)物籃分析在零售業(yè)中的應(yīng)用研究[J].中國(guó)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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