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在房地产分析决策中，趋势分析以及可行性分析等占有极其关键的地位。本课题以决策支持系统(DSS)结构为框架，嵌入GIS技术，结合房地产行业知识，构造数据库、模型库、知识库，引入地理信息系统(GIS)技术、决策支持技术(DSS)、系统集成技术等，运用基于知识的决策支持系统技术，利用地理信息系统数据采集、存储、管理、处理、检索、分析、图形与交互显示功能对房地产管理决策支持系统作可行性研究，为房地产决策支持系统(REDSS)的营建提供主要数据、理论基础及相应分析结果。旨在建立一个房地产决策支持系统，能够为房地产业决策者提供一个辅助决策的工具。
房地产决策支持系统是以地理信息系统为基础，以模型库驱动为核心，主要用于解决难以具体描述和模拟且结构较差的空间问题。主要论述空间决策支持系统的发展、功能及其应用。REDSS是以GIS为系统框架的多库结构模型，即数据库、模型库、知识库、扩展库及其管理系统。采用空间信息和非空间信息综合集成的数据和模型双驱动方式，进行设计。它是具有信息分析与存贮、信息评价与预测及信息决策与管理的面向对象、面向空间和面向用户的决策系统，并提供快速、多层次、高质量的信息服务和辅助决策。
基于房地产地理信息系统的决策支持系统因其对象的空间关系等特点与一般决策支持系统不同，本论文以其为研究对象，从理论分析、样机研制及实验研究等诸方面对REDSS进行了全面而系统的研究。
本硕士论文的主要内容可分为7章，现分述如下：
第一章综述了知识发现与分析决策的发展历程、研究现状和发展趋势，主要介绍了相关定义与特征；作为一项与传统数据库技术存在较大差别的新兴领域，决策支持系统的数据的广泛和复杂性的决定了其本身的结构特征及应用范围。探讨了现有方案的特征、应用、优点与存在的问题，提出了当前最主要的两个问题，即模型库技术应用和知识库技术应用；针对与本课题密切关联的空间数据的特性进行了重点说明，阐述了研究和开发房地产决策支持系统的目的和意义；概括了本文的主要研究内容。
第二章介绍了本研究的基本理论框架之一——决策支持系统的研究。首先对DSS的定义、特点及其系统结构作了简要分析，分析了DSS与GlS二者进行集成的必要性和可行性，在此基础上提出了基于Gls的空间决策支持系统(SDSS)作为DSS的一个新的研究分支，是一个解决与空间有关问题的决策支持系统。举例说明了SDSS在各领域的应用。指出了作为应用于房地产地理信息系统之上的房地产决策支持系统是空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)与GIS技术的结合在房地产领域的具体应用，实现房地产决策支持系统的功能，重点在于GIS与DSS的集成。并在此基础上提出了一个以地理信息系统为中心的空间决策支持系统的体系结构新类型，在此基础上构造了基于集成方式实现的环境空间决策支持系统的逻辑结构，并给出了实现GIS与空间应用分析模型嵌入式紧密集成的具体实现方法和解决方案。
第三章详细描述了数据挖掘与知识发现技术的发展及其在GIS中的应用。首先论述了数据处理方面面临的新问题，以及数据挖掘技术的概念和基本特点。主要是为了说明在GIS中运用数据挖掘技术的方法；通过选取感兴趣的数据子集，结合其它知识，初步发现隐藏在GIS数据中某些特征和规律。将可以有效利用现有G1S数据，具有良好的发展前景，已经引起GIS界的关注。并通过一个实例来说明在G1S进行数据挖掘的基本方法。
第四章首先分析了空间数据挖掘和知识发现(SDMKD)的内涵和外延；然后分别研究了SDMKD的一般过程和系统结构；分析了空间数据挖掘涉及的关键技术和空间数据挖掘所涉及的各种算法，列举了现有的各种空间数据挖掘方法，指出它们的优缺点和应用场合，包括：序列分析、分类分析、预测、聚类分析、关联规则分析、时间序列分析、粗集方法及云理论等。本文从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重介绍了分类分析、聚类分析和关联规则分析三种常用的重要的方法。最后，分析指出了SDMKD应用于房地产领域能够发现的房地产知识及分类。
第五章为基于知识发现技术的房产知识库模型的理论研究。本章提出并实现了一个适用于智能化决策支持系统的知识库系统模型，包括知识表示、推理方法并给出了一个基于知识发现技术的房地产知识库解决方案。在本知识库系统模型中，知识表示采用一阶谓词逻辑和案例推理两者相结合的方式。对于不同的知识表示方式，实现了相应的知识推理机制及相互间的切换。在此基础上，还设计实现了对案例知识的学习与获取方法。
第六章主要论述了原型系统的设计。首先介绍了REDSS的系统体系结构设计和系统逻辑结构设计，在此基础上，详细的介绍了系统模块设计，包括模型库及其管理模块的设计、数据库及其管理模块的设计和知识库及其管理模块的设计。在本章最后给出了REDSS的工作原理，介绍了系统的技术构成、运作方式以及运行结果。
第七章是结论与展望。总结和归纳了本硕士论文在理论分析、系统设计、运行模式、性能调试等环节的特点，并对关键技术的适用性及性能进行了适当的评价。同时对基于GIS的空间决策支持系统的发展进行了展望与预测，为本项目的后继研究提供了参考。