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user: 4. 仿真实验及分析 本文将邮政行业的个性化数据库、杂志订阅数据库作为基础数据，根据可信度推理的原理，利用2中设计的算法和3中制定的融合规则，运用SQLsever2003平台，进行了模拟仿真实验。其中个性化数据库包含学生库和夕阳红库的5879条数据，杂志订阅库包含了杂志订阅者的9813条数据，同时针对杂志订阅库中的2856种杂志，自建了兴趣关键字库、行业关键字库、产品广告关键字库等三个数据库。 依据上述数据库中的数据，根据不同用户订阅的杂志信息，利用算法1和2得到了不同用户的兴趣和行业的可信度值。根据上述结果很容易可以看出，对于数据挖掘后的文本信息，可以利用不确定系统进行计算，从而得出定量数值，用于决策支持。不同类型的兴趣可信度值见表7，利用算法1计算出不同兴趣的可信度值，并按可信度值的大小进行排序，比如《北京大学教育评论》杂志的订阅者具有文学兴趣的可信度值为0.8，具有教育兴趣的可信度值为0.5，具有绘画兴趣的可信度值为0.1，同理可以计算出21种不同兴趣的可信度值。 不同类型行业的可信度值见表8：利用算法2计算出不同行业的可信度值，并按可信度值的大小进行排序。比如《财经界》杂志订阅者所属金融行业的可信度值为0.89，所属家居行业的可信度值为0.07，而所属制造行业的可信度值为0，同理可计算出25个行业的可信度值。 在上述可信度推理的基础上，将个性化数据库与杂志订阅数据库进行融合，得到了包含用户兴趣、从事行业、产品偏好等属性的标准数据库，利用3中的融合规则，从15，692条数据中挖掘得到862组两人结构家庭，533组三人结构家庭，123组四人结构家庭。具体家庭结构分布结果见图1。 Table 5 Rule of three person family structure judgmen if(条件) weight (权重) 家庭结构 23 < (age1 + age2)/2 − age3 < 35，−10 < age1 − age2 < 10，min(age1，age2) > 23， max(age1，age2) < 50，sex3 = 男 null(不考虑) 男户主，妻子，儿子 23 < (age1 + age2)/2 − age3 < 35，−10 < age1 − age2 < 10，min(age1，age2) > 23， max(age1，age2) < 50，sex3 = 女 男户主，妻子，女儿 sex1 = 男，sex2 = 男，sex3 = 男，23 < age1 < 50，23 < age1 − (age2 + age3)/2 < 35，−10 < age2 − age3 < 10 男户主，儿子1，儿子2 23 < age1 < 50，23 < age1 − (age2 + age3)/2 < 35，−10 < age2 − age3 < 10，sex1 = 男，sex2！= sex3 男户主，儿子，女儿 23 < age1 < 50，23 < age1 − (age2 + age3)/2 < 35，−10 < age2 − age3 < 10，sex1 = 女，sex2 = 男，sex3 = 男 女户主，儿子1，儿子2 23 < age1 < 50，23 < age1 − (age2 + age3)/2 < 35，−10 < age2 − age3 < 10，sex1 = 男，sex2 = 女，sex3 = 女 男户主，女儿1，女儿2 23 < age1 < 50，23 < age1 − (age2 + age3)/2 < 35，−10 < age2 − age3 < 10，sex1 = 女，sex2！= sex3 女户主，儿子，女儿 23 < age1 < 50，23 < age1 − (age2 + age3)/2 < 35，−10 < age2 − age3 < 10，sex1 = 女，sex2 = 女，sex3 = 女 女户主，女儿1，女儿2 23 < (age1 + age2)/2 − age3 < 35，min(age1，age2) > 50，sex3 = 男 父，母，男户主 23 < (age1 + age2)/2 − age3 < 35，min(age1，age2) > 50，sex3 = 女 父，母，女户主 (age1 + age2)/2 − age3 > 50，min(age1，age2) > 50，age3 < 18，last name1 = last name3，sex3 = 男 爷爷，奶奶，孙子 (age1 + age2)/2 − age3 > 50，min(age1，age2) > 50，age3 < 18，last name1 = last name3，sex3 = 女 爷爷，奶奶，孙女 (age1 + age2)/2 − age3 > 50，min(age1，age2) > 50，age3 < 18，last name1！= last name3，sex3 = 男 外公，外婆，外孙 (age1 + age2)/2 − age3 > 50，min(age1，age2) > 50，age3 < 18，last name1！= last name3，sex3 = 女 外公，外婆，外孙女 表5. 三人家庭结构判断规则 Table 6 Rule of three family structure estimation based on probability dependenc if(条件) weight (权重) age 家庭结构 age3X结果 条件 家庭结构结论 id age1，id age2都来源于夕阳红库 0.65 age3 = (age1 + age2)/2 − 23 sex3 = 男 父，母，男户主 sex3 = 女 父，母，女户主 0.35 age3 = (age1 + age2)/2 − 50 sex3 = 男，last name1 = last name3 爷爷，奶奶，孙子 sex3 = 女，last name1 = last name3 爷爷，奶奶，孙女 sex3 = 男，last name1！= last name3 外公，外婆，外孙 sex3 = 女，last name1！= last name3 外公，外婆，外孙女 表6. 概率依赖型三人家庭结构判断规则 从上述结果可以看出，对于属性不完全或者不够丰富的数据库数据，很难为企业的营销决策提供有价值的参考，利用可信度推理算法将个性化数据库属性进行完善的同时，根据家庭融合规则，可以得到不同结构家庭单元信息，将其应用到企业营销决策中，不但节约了营销成本，增强针对性，对企业发展 Table 7 Part of interest credibility valu 信息来源 兴趣 兴趣1 兴趣2 兴趣3 兴趣n 兴趣名称 可信度值 兴趣名称 可信度值 兴趣名称 可信度值 …… 北京大学教育评论 文学 0.8 教育 0.5 绘画 0.1 …… 财经界 理财 0.6 经济 0.6 文学 0.2 …… 长三角 经济 0.9 理财 0.4 文学 0.1 …… 表7. 部分兴趣可信度值 Table 8 Part of the industry credit valu 信息来源 行业 行业1 行业2 行业3 行业n 行业名称 可信度值 行业名称 可信度值 行业名称 可信度值 行业名称 可信度值 北京大学 教育评论 教育/培训 0.97 医药/医疗器械 0.15 能源/矿产/ 采掘/冶炼 0.11 …… …… 财经界 金融/保险/ 投资/基金/ 0.89 家居/室内设计/ 装饰装潢/ 0.07 加工制造 0 …… …… 长三角 教育/培训 1 房产/建筑/建材/工程 0 能源/矿产/ 采掘/冶炼 0 …… …… 船艇 教育/培训 0.86 汽车 0.17 加工制造 0.1 …… …… 大众数码 通讯 0.92 娱乐/体育/休闲 0.23 医疗/护理/ 美容/保健 0 …… …… 当代电视 通讯 0.88 娱乐/体育/休闲 0.21 广告/会展/公关 0.18 …… …… 当代人 批发/零售 0.79 家居/室内设计/ 装饰装潢/ 广告/会展/公关 0.02 …… …… 当代世界 加工制造 0.69 IT业 0 通讯 0 …… …… 表8. 部分行业可信度值 图1. 家庭结构分布图 意义重大。