面向XBRL的DC-Apriori挖掘算法研究
Research on DC-Apriori Algorithm Facing XBRL
曾志勇 1闫亚丽2
作者信息
- 1. 云南财经大学信息管理中心，昆明 650221
- 2. 云南财经大学信息学院，昆明 650221
- 折叠
摘要
XBRL作为一种基于XML的可扩展性商业报告语言，目前已广泛应用于财务系统中。因企业财务数据越来越多，利用数据挖掘方法挖掘出我们需要的信息显得极为重要。实现一种面向XBRL的DC-Apriori挖掘算法，实验表明：在X-Hive数据库中采用DC-Apriori算法进行XBRL关联规则挖的方法是行之有效的，并且挖掘效率高于传统Apriori算法的效率。
Abstract
XBRL is a kind of extensible business reporting language which based on XML, it has been widely used in the financial system. More and more enterprise financial data bring us to use the method of data mining to dig out the important information we need. Puts forward a DC-Apriori algorithm facing XBRL, the experiment shows that using DC-Apriori algorithm in X-Hive to excavate XBRL data is feasible and effective, and the efficiency of DC-Apriori algorithm is higher than Apriori algorithm.
关键词
XBRL/关联规则/DC-Apriori算法Key words
XBRL/Association Rules/DC-Apriori Algorithm引用本文复制引用
基金项目
教育部人文社会科学研究青年基金(10YJCZH004)
云南财经大学校科研基金重点项目(YC10A003)
出版年
2015
NETL
NSTL
维普
万方数据