基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統

靳鑫

摘? 要： 針對傳統的財務信息管理系統信息挖掘時間長的問題，設計一種基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統。該系統的硬件部分包括主控制器和CH375單片機，主控制器設計是為系統提供控制能力，CH375單片機滿足財務信息管理系統的實時性需求;系統軟件部分，利用關聯規則挖掘算法對財務信息深度發掘，確定財務信息中可靠的關系規則，在此基礎上，建立財務信息管理數據庫，實現財務信息管理。實驗對比結果表明，此次設計的基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統比傳統系統財務信息挖掘時間短，能夠為財務信息管理提供幫助。

關鍵詞： 財務信息管理; 系統設計; 關聯規則確定; 控制器設計; 信息挖掘; 數據庫建立

Abstract： Since the traditional financial information management system takes long time for information mining， a financial information management system based on association rule mining algorithm is designed. The hardware part of the system includes the main controller and the CH375 single chip microcomputer. The main controller is used to provide the control ability for the system， and the CH375 single chip micro computer is adopted to meet the real?time demand of the financial information management system. In the software part of the system， the association rule mining algorithm is used to deeply explore the financial information and determine the reliable relationship rules in the financial information. On this basis， the financial information management database is established to realize the financial information management. The experimental comparison results show that the designed financial information management system based on association rule mining algorithm spends shorter information mining time than that of the traditional financial information management system， and can provide help for the financial information management.

Keywords： financial information management; system design; association rule confirmation; controller design; information mining; database construction

0? 引? 言

在現代企業中，財務部門管理著企業的資金流，負責將資金合理安排到企業的各個運作部門，因此對財務信息的管理是現代企業管理的核心內容。目前的財務管理系統不能及時完善財務信息、整改、確認、關閉等后續跟蹤流程，使審計人員不能有效針對性地開展后續審計工作，導致后期工作量大。同時由于財務信息管理時間過長，信息之間存在時效性差，不能提供統計、分析等功能缺陷，已經不能適應現代企業發展的需要。此次研究主要解決傳統財務信息管理系統財務信息挖掘時間長的問題，因此利用關聯規則挖掘算法，設計一種基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統。

關聯規則算法的實質是尋找一種事物同其他幾種事物之間的相互依存性和關聯性，在數據庫、統計學、機器學習中都得到了廣泛的應用。將關聯規則挖掘算法引入財務信息管理系統設計中，在眾多財務數據中探索數據之間的關系，真實反應出企業的經營狀態，以提高財務管理水平。

1? 財務信息管理系統整體架構

此次設計的財務信息管理系統主要由服務器、客戶端和數據庫三部分組成。其中，服務器核心作用是實驗應用程序的邏輯運行;客戶端的核心作用是為用戶提供交互以及展示等功能;數據庫主要為系統提供數據挖掘、存儲與分析等功能。根據上述設計目的，此次所設計的財務信息管理系統如圖1所示。

此外，此次設計的財務信息管理系統重點為系統的軟件部分，以解決傳統系統財務信息挖掘時間長的問題。

2? 財務信息管理系統硬件設計

2.1? 主控制器設計

財務信息管理系統中信息資源較多，因此設計主控制器[1]，將其作為財務信息管理系統的核心部件，為系統提供控制能力，并外設接口，滿足數據空間需求。

選用IT公司的TM4589I89作為主控制器，該主控制器采用SIDO技術，整合了處理單元，內部集成MAX810專用復位電路，工作頻率可達35 MHz，內部有512 B RAM。同時該主控制器外設接口[2]豐富，具有3個SCI接口、一個I2C總線、12位A/D等，能夠滿足財務信息關系系統的空間需求。

2.2? CH375單片機設計

選擇CH375單片機[3]，該設備具有較高的時鐘頻率、較多的外設接口控制器和集成控制器，能夠提高系統的工作效率。CH375單片機核心電路圖如圖2所示。

以CH375單片機為控制核心，頻率為20～133 MHz /100～233 MHz，內置高速存儲器[4]，并擁有豐富的I/O資源。此外，還包括I2C，SPI，USB等總線或串行接口，片內資源和擴展[5]都非常豐富，能夠滿足財務信息管理系統的實時性需求。

3? 財務信息管理系統軟件設計

3.1? 財務信息深度挖掘

在上述硬件設計的基礎上，對系統軟件設計。利用關聯規則挖掘算法對財務信息深度挖掘，根據關聯規則挖掘算法原理，在眾多財務信息中找出最小支持度[6]和最小置信度[7]的信息的強關聯規則，基于關聯規則挖掘算法的財務信息深度挖掘過程如圖3所示。

定義HGD是指含有項目集的事物占整個事物數據庫的百分比，記作[hi]，DKL指在整個事物數據中兩個項目集[8]的并集。假設在項目集[II=i1，i2，…，in]中，任意一個項目[i]都存在一個權值[9]，通過這個權值，衡量項目在整個集合中的重要性，權值越大，說明這個項目的重要性越突出。在此基礎上，將集合中的項目按照權值大小排序，得到一個從大到小的排列結合，最后構成一個線性序集[10]。

用[z，x]表示項目集[I]中的元素，若[z

式中：[HGDz]代表元素[z]在數據中被發現的次數;[D]代表財務信息數據的個數;[fs]代表加權頻繁項目集;[faz]代表加權支持度的計算因子。

根據上述公式，完成財務信息最小加權支持度計算。在此基礎上，根據關聯規則挖掘算法計算數據置信度，若[z，x∈I]，[z?x=?]，則定義[z?x]的置信度為：

式中：[kz?x]代表兩個項目在數據中同時出現的次數;[nx]代表數據關聯度;[Dz?x]代表[z?x]的置信度。

根據上述計算，找到財務信息中的頻繁項目集問題，確定財務信息中可靠的關系規則[11]，以此完成財務信息深度挖掘，為財務信息管理提供基礎。

3.2? 財務信息管理

在上述利用關聯規則挖掘算法對財務信息深度挖掘的基礎上，建立財務信息管理數據庫[12]，以對財務信息管理，數據庫業務邏輯如圖4所示。

該數據庫中主要包含的基本信息如表1所示。

為實現財務信息管理系統中的信息共享，因此掛接接口，制定統一的接口管理[13]引擎進行統一調配。

上述定義系統接口為系統提供數據交換功能，由于財務信息交換過程中容易受到噪聲影響，因此利用關聯規則挖掘算法，規范數據交換格式[14]，計算公式如下：

式中：[G]代表數據交換信息;[Kv]代表數據中心;[bt]代表數據轉換因子;[m]代表數據存儲參數。

在上述數據庫建立完成的基礎上，根據財務信息管理數據庫的定義，對所有數據庫涉及的字段名稱[15]、類型、寬度等進行定義，定義公式如下：

式中：[j]代表數據集成參數;[i=1c]代表數據定義參數;[b]代表數據集合因子;[d″]為數據庫信息。

對數據庫涉及的字段名稱、類型、寬度等定義的目的是維護數據庫，以此完成數據庫的建立。通過上述過程完成基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統的設計，為驗證上述設計系統的有效性，將進行下一步實驗。

4? 實驗對比

4.1? 實驗準備

為證明此次設計的基于關聯規則算法的財務信息管理系統的有效性，進行實驗，并將傳統的財務信息管理系統與此次設計系統進行對比，對比傳統系統和此次設計系統的財務信息挖掘時間。

實驗環境操作系統為Windows 7，內存為8 GB，主頻為3.20 GHz，實驗環境如圖5所示。

上述實驗環境中，服務器主要轉化實驗數據信息，控制終端主要控制實驗過程，實驗數據由某公司生產的HG?OO8分析軟件生成。

實驗數據集選用某公司的財務數據，該數據集中主要包含10 000個文件，將實驗數據隨機分為5組，第1組數據包含500個文件，第2組數據中包含1 000個文件，第3組數據中包含1 500個文件，第4組數據中包含2 500個文件，第5組數據中包含4 500個文件，分別對比數據多與少的情況下兩種系統的信息挖掘時間。

4.2? 實驗結果分析

傳統財務信息管理系統與此次設計的基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統的信息挖掘時間如圖6所示。

由上述實驗對比結果可知，在第1組實驗中，傳統系統的信息挖掘時間與此次設計系統的挖掘時間相差較少，但是隨著實驗數據的增加，傳統系統的財務信息挖掘時間逐漸增加，在第5次實驗時，兩者相差最大。而此次設計的基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統整體的信息挖掘時間較少，因為此次設計的系統能夠對財務信息深度挖掘，從而減少財務信息挖掘時間。

上述實驗證明，此次設計的基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統比傳統的財務信息管理系統信息挖掘時間短，能夠為財務信息管理提供幫助。

5? 結? 語

本文設計一種基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統。此系統硬件設計為系統提供了控制能力，其中CH375單片機的設計滿足了財務信息管理系統的實時性需求。系統的軟件部分為系統提供了數據轉換與存儲功能。實驗對比結果表明，此次設計的基于關聯規則挖掘算法的財務信息管理系統比傳統系統信息挖掘時間少，能夠滿足財務信息管理的實時性需求，真實反應出企業的經營狀態，具有一定的實際應用意義。

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