交互式决策支持概要设计

25/26交互式决策支持概要设计第一部分交互式决策支持系统概述 2第二部分决策支持系统的功能与作用 5第三部分交互式决策支持系统的设计原则 7第四部分交互式决策支持系统的设计方法 9第五部分交互式决策支持系统的评价指标 13第六部分交互式决策支持系统的发展趋势 16第七部分决策树在交互式决策支持中的应用 20第八部分专家系统在交互式决策支持中的应用 23

第一部分交互式决策支持系统概述关键词关键要点主题名称：决策支持系统的发展历史

1.决策支持系统（DSS）起源于20世纪60年代，是计算机和管理科学相结合的产物。

2.DSS的发展经历了三个阶段：传统DSS、联机分析处理（OLAP）和高级分析（AA）。

3.当前DSS正向智能决策支持系统（IDSS）演进，注重机器学习和人工智能的应用。

主题名称：决策支持系统的类型

交互式决策支持系统概述

定义

交互式决策支持系统(IDSS)是一种计算机辅助系统，它通过提供交互式环境，帮助决策者解决半结构化或非结构化决策问题。

特点

*交互性：允许决策者与系统进行对话，探索不同的方案和模拟决策的影响。

*用户控制：决策者拥有对决策过程的控制权，可以根据自己的见解和偏好进行调整。

*模型集成：综合来自不同源（如数据库、电子表格和模拟模型）的数据和模型。

*分析工具：提供一系列分析工具，例如敏感性分析、情景分析和预测建模。

*可视化：通过图表、图形和仪表盘等可视化工具，使信息易于理解和解释。

类型

IDSS可以根据其功能和复杂性进行分类：

*模型驱动型IDSS：依赖于预先定义的模型，这些模型代表决策问题的结构和关系。

*数据驱动型IDSS：直接从数据中提取见解，而不依赖于明确模型。

*知识驱动型IDSS：利用从专家那里获取的知识，为决策提供指导。

*协作型IDSS：促进团队合作和跨职能决策。

用途

IDSS广泛应用于以下领域：

*业务规划和预测

*资源分配和投资决策

*产品设计和开发

*风险管理和合规

*供应链优化

*客户关系管理

好处

*改进决策质量：通过提供分析工具和交互式环境，帮助决策者做出更明智的决策。

*节省时间和精力：自动化任务并提供快速访问信息，节省决策者的宝贵时间。

*提高决策透明度：通过记录决策过程和结果，增强决策的透明度和可审计性。

*促进知识共享：建立一个中央知识库，允许决策者访问和共享信息。

*提高用户满意度：为决策者提供必要的工具和支持，提高他们的工作满意度。

挑战

*数据质量：IDSS依赖于高质量的数据，数据质量不佳会影响决策质量。

*模型复杂性：复杂的模型可能难以理解和维护，需要专家知识。

*用户接受度：确保决策者接受和使用IDSS至关重要。

*技术限制：硬件和软件限制可能会影响系统的性能和功能。

*伦理考虑：IDSS可能会引入伦理问题，例如偏见和对决策者的依赖。

未来趋势

IDSS领域不断发展，出现以下趋势：

*人工智能集成：利用机器学习和自然语言处理等人工智能技术增强决策支持能力。

*物联网集成：连接物联网设备以获取实时数据并提高决策速度。

*移动性和云计算：通过移动设备和云平台提供对IDSS的随时随地访问。

*协作和社会功能：注重团队协作、知识共享和社会互动。

*伦理和可持续性：解决IDSS中的伦理和可持续性问题，例如偏见和责任。第二部分决策支持系统的功能与作用关键词关键要点【决策支持系统的功能与作用】

主题名称：决策建模

1.辅助用户创建决策模型，以便对复杂问题进行结构化分析。

2.允许用户探索不同的假设和情景，从而评估决策的潜在后果。

3.支持各种决策建模技术，如线性规划、非线性优化和决策树。

主题名称：数据集成

决策支持系统的功能与作用

1.信息管理和检索

*收集、组织和存储与决策相关的信息

*通过数据挖掘、查询和报告等手段，提供灵活的信息检索功能

2.分析和建模

*提供数据分析工具，如统计分析、预测建模和优化算法

*创建决策模型，模拟不同情景，探索可行替代方案

3.规划和预测

*帮助规划人员制定战略和计划

*使用预测模型预测未来趋势和结果

4.问题识别和解决

*通过提供信息和分析工具，协助识别决策问题

*探索解决问题的替代方案，评估不同选择的影响

5.沟通和协作

*提供沟通工具，促进决策者之间的交流和协作

*生成报告、图表和仪表盘，便于信息共享

6.学习和适应

*随着新信息和见解的出现，更新和调整决策模型

*提供持续学习和持续改进的机会

7.实时决策支持

*提供实时信息和分析，以支持即时决策制定

*通过移动设备和决策室等技术，提供随时随地的决策支持

决策支持系统的作用

决策支持系统在现代组织中发挥着至关重要的作用，具体表现如下：

*提高决策质量：提供信息和分析，帮助决策者做出更明智、基于事实的决策。

*降低决策风险：探索替代方案并预测结果，降低决策失误的风险。

*提高效率：自动化信息处理和决策支持任务，提高决策制定效率。

*提高透明度和问责制：记录决策过程和结果，提高决策透明度并促进问责制。

*支持协作和知识共享：促进决策者之间的信息共享和协作，从而利用集体智慧。

*响应不断变化的环境：提供实时信息和分析，帮助组织适应不断变化的业务格局。

*推动创新：通过探索新想法和解决问题，支持组织的创新。

*维持竞争优势：提供决策支持工具，帮助组织在竞争激烈的市场中保持领先地位。

在以下行业和领域中，决策支持系统广泛应用：

*金融服务：风险管理、投资决策、欺诈检测

*医疗保健：诊断、治疗决策、资源分配

*制造业：供应链优化、生产计划、质量控制

*零售业：需求预测、商品分配、客户细分

*政府：政策制定、资源管理、应急响应

*教育：课程规划、教学评估、学生支持第三部分交互式决策支持系统的设计原则交互式决策支持系统的设计原则

交互式决策支持系统（IDSS）的设计遵循一系列原则，以确保其有效性和效率。这些原则是：

1.用户中心

*系统应以用户为中心，满足他们的信息、决策和行动需求。

*界面应直观且易于使用，并适应不同的用户技能和认知风格。

2.迭代设计

*IDSS设计应遵循迭代过程，涉及用户参与、原型和反复评估。

*这确保了系统满足用户需求，并在部署前得到完善。

3.协作和共享

*IDSS应促进协作和知识共享，使用户能够在决策过程中与他人联络。

*系统应支持协作工具（如聊天、文件共享和讨论论坛）。

4.灵活性和适应性

*IDSS应能够根据不断变化的用户需求和决策环境进行调整。

*系统应具有灵活的架构，允许添加或修改功能，而无需进行重大重写。

5.基于证据

*IDSS应提供基于证据、来自可靠来源的信息。

*系统应包括可追溯性机制，以确保信息准确且可信。

6.决策支持工具

*IDSS应提供一套决策支持工具，帮助用户分析数据、生成方案并评估选择。

*这些工具包括建模、仿真、优化和可视化。

7.复杂性管理

*IDSS应简化复杂决策，通过直观的界面和针对特定任务的模型或算法来降低用户认知负担。

*系统应提供解释功能，帮助用户了解决策背后的推理。

8.信息安全性

*IDSS应保护敏感信息免遭未经授权的访问或修改。

*系统应实施适当的安全措施，例如访问控制、加密和审核跟踪。

9.用户接受

*IDSS的成功取决于用户的接受程度。

*系统应设计为易于学习、使用和理解。

10.可持续发展

*IDSS应以可持续的方式设计和部署，考虑其对环境和社会的影响。

*系统应使用节能技术并促进绿色决策实践。

其他注意事项

除了这些原则之外，IDSS的设计还应考虑以下因素：

*数据质量：IDSS依赖于高质量的数据。设计应包括数据管理和验证策略。

*技术平台：IDSS的稳定性和性能受到技术平台选择的影响。设计应评估不同的选项并选择最合适的选项。

*可扩展性：IDSS应能够根据用户数量、数据量和功能需求进行扩展。设计应考虑可扩展性因素。

*成本效益：IDSS的成本应与其预期收益相衡量。设计应评估系统的价值主张和投资回报率。第四部分交互式决策支持系统的设计方法关键词关键要点交互式决策支持系统的目标和特性

1.辅助决策者解决复杂而结构化程度低的问题，提供及时、相关和有价值的信息。

2.嵌入在决策过程中，支持决策的所有阶段，从问题识别到替代方案评估和最终决策。

3.通过可视化、模拟和优化等交互式功能增强决策者的认知。

交互式决策支持系统的架构

1.模块化设计，包括数据管理、模型库、用户界面和推理引擎。

2.可扩展性和灵活性，以适应不同的决策环境和需求。

3.基于云的部署，提供可访问性、可扩展性和成本效益。

交互式决策支持系统的用户界面

1.直观且用户友好的设计，支持无缝导航和信息可视化。

2.定制选项，允许决策者根据个人偏好调整系统。

3.协作功能，促进团队决策和知识共享。

交互式决策支持系统中的数据管理

1.实时数据集成，确保系统获取最新和最准确的信息。

2.数据清理和转换，以确保数据质量和一致性。

3.预测分析和机器学习，利用历史数据进行模式识别和趋势预测。

交互式决策支持系统中的模型和算法

1.广泛的模型选择，包括线性规划、非线性优化和多目标优化。

2.智能算法，例如遗传算法和粒子群优化，用于解决复杂问题。

3.可解释的模型，允许决策者理解系统推荐背后的逻辑。

交互式决策支持系统的评估和维护

1.系统性能评估，以衡量其有效性、效率和准确性。

2.持续维护和更新，以确保系统与不断变化的业务需求和技术进步保持一致。

3.用户反馈机制，收集决策者的见解并不断改进系统。交互式决策支持系统(IDSS)的设计方法

IDSS的设计方法因其复杂性和应用领域的多样性而异。然而，某些基本原理适用于大多数方法，包括：

1.问题域分析

*分析决策问题，确定问题类型、决策范围、决策者角色和目标。

*识别可用信息、知识和资源。

*分析决策环境，包括限制、假设和不确定性。

2.模型开发

*开发模型来表示问题域并支持决策过程。

*模型可以是定量（例如，优化模型）、定性（例如，知识库）、混合（例如，专家系统）或基于人工智能。

*考虑模型的可解释性、鲁棒性和准确性。

3.用户界面设计

*创建一个易于使用的界面，使决策者能够与IDSS交互。

*考虑到决策者的心理模型、认知偏见和任务要求。

*提供灵活性和可定制性，以适应不同的决策风格和偏好。

4.知识获取

*从专家和领域知识中获取知识，以填充IDSS知识库。

*使用结构化访谈、头脑风暴和文档分析等技术。

*确保知识的准确性、一致性和完整性。

5.决策支持功能

*开发决策支持功能，例如：

*探索和分析数据

*预测和建模

*优化和模拟

*建议和解释

*根据决策问题的需要定制功能。

6.评估和迭代

*评估IDSS的性能，包括准确性、可用性和用户满意度。

*收集反馈并进行迭代改进。

*考虑变更管理流程以适应需求的变化。

具体设计方法

1.基于知识的方法

*集中于捕获专家知识并将其编码到IDSS中。

*使用知识工程技术，例如专家系统和基于案例推理。

*强调解释性和透明度，支持决策者的决策过程。

2.基于模型的方法

*构建决策问题数学模型，用于分析和优化。

*使用运筹学、统计学和模拟等技术。

*提供定量洞察力和建议，以支持更明智的决策。

3.基于数据的的方法

*利用数据挖掘和机器学习技术从数据中提取见解。

*发现模式、趋势和预测。

*提供数据驱动的建议和支持，以改善决策。

4.混合方法

*结合多种方法来利用它们的优势并克服其局限性。

*例如，基于知识的方法可以提供解释性，而基于模型的方法可以提供定量洞察力。

5.用户中心设计

*以用户需求为中心，强调可用性、可定制性和协作。

*涉及决策者在设计和开发过程中。

*考虑社会、文化和组织因素。

6.敏捷开发

*分阶段迭代式开发，快速适应需求变化。

*强调用户反馈、持续改进和灵活的设计。

*促进团队合作和快速决策。

7.类比推理

*从类似决策问题中提取知识和解决方案。

*使用案例库和类比推理技术。

*促进知识转移和创新。第五部分交互式决策支持系统的评价指标关键词关键要点系统性能

1.响应时间：衡量系统对用户输入做出响应所需的平均时间，响应时间越短，用户体验越流畅。

2.系统可靠性：衡量系统在指定时间内正常运行的能力，可靠性越高，系统运行越稳定，数据安全越有保障。

3.可扩展性：衡量系统随着用户数量或数据量的增加而扩展其功能和容量的能力，可扩展性越高，系统应对突发需求的能力越强。

用户体验

1.易用性：衡量用户轻松了解和使用系统的难易程度，易用性越高，系统学习成本越低，用户接受度越高。

2.界面设计：衡量系统界面的美观性、易读性和可导航性，良好的界面设计提升用户体验，增强系统对用户的吸引力。

3.个性化：衡量系统根据不同用户需求定制和调整其功能和内容的能力，个性化程度越高，系统越能满足用户特定需求，提升用户满意度。

数据质量

1.数据准确性：衡量系统中数据的真实性和可靠性，数据准确性越高，决策支持的质量越高。

2.数据完整性：衡量数据集中所有相关记录和属性的存在性，数据完整性越高，决策支持的全面性越好。

3.数据一致性：衡量数据集中不同数据源之间的数据匹配程度，数据一致性越高，决策支持的稳定性越好。

决策质量

1.决策有效性：衡量决策支持系统提供的信息和建议对决策过程的实际帮助程度，决策有效性越高，决策质量越好。

2.决策效率：衡量使用决策支持系统做出决策的时间和资源消耗，决策效率越高，决策过程越及时有效。

3.决策满意度：衡量决策者对决策支持系统提供的决策支持的满意度，决策满意度越高，决策者对系统的信任度越高，系统采用率越高。

经济效益

1.成本效益比：衡量决策支持系统实现业务目标的成本与收益之间的关系，成本效益比越高，系统投资回报率越高。

2.提高生产力：衡量决策支持系统通过减少决策时间、提高决策准确性等方式带来的生产力提升程度，生产力提升越高，企业运营成本越低，竞争力越强。

3.降低风险：衡量决策支持系统通过提供及时、准确的信息和建议，帮助企业规避决策风险的能力，风险降低程度越高，企业经营稳定性越强，价值创造能力越稳定。

战略影响

1.竞争优势：衡量决策支持系统通过提供洞察力、改善决策质量等方式赋予企业相对于竞争对手的优势，竞争优势越大，企业市场份额越稳定，利润空间越大。

2.业务创新：衡量决策支持系统通过促进创意思维、探索新机会等方式帮助企业进行业务创新的程度，业务创新程度越高，企业应对市场变化的能力越强，发展潜力越大。

3.组织绩效：衡量决策支持系统通过支持协作决策、提高组织敏捷性和效率等方式对组织绩效的正面影响，组织绩效提升程度越高，企业目标实现速度越快，价值创造能力越强。交互式决策支持系统的评价指标

交互式决策支持系统（IDSS）的评价指标广泛而复杂，涵盖了系统各方面的性能和效用。以下是一些关键评价指标：

系统效用

*决策质量：IDSS提高决策质量的程度，通过减少错误、改善决策制定过程中的严谨性来衡量。

*节省时间：IDSS通过自动化任务和简化决策过程，节省决策者时间。

*成本效益：IDSS的经济效益相对于实施成本，包括购买、培训和维护成本。

*用户满意度：IDSS易于使用、有用且满足用户需求的程度。

*组织绩效：IDSS对组织整体绩效的影响，例如利润率、客户满意度或运营效率。

系统功能

*建模能力：IDSS表示和分析复杂决策问题的模型的范围和能力，包括定量和定性模型。

*数据管理：IDSS访问、管理和处理从各种来源收集的数据的能力，包括结构化和非结构化数据。

*用户界面：IDSS为用户提供的图形化和交互式界面的可用性和易用性。

*集成：IDSS与其他系统（例如企业资源规划或客户关系管理）集成的能力。

*可定制性：IDSS适应和满足特定用户需求的能力，例如定制模型、报告和界面。

技术特征

*响应时间：IDSS对用户查询和操作的响应时间。

*并发访问：IDSS同时处理多个用户请求的能力。

*可伸缩性：IDSS处理大型数据量和用户群的能力。

*安全性：IDSS保护敏感数据和访问权限的能力。

*可靠性：IDSS在各种条件下保持稳定运行的能力。

其他考虑因素

*实施难度：实施和集成IDSS的复杂性。

*培训要求：有效使用IDSS所需的培训水平。

*持续支持：供应商提供的持续支持和维护的可用性。

*行业最佳实践：IDSS符合行业特定要求和最佳实践的程度。

*创新性：IDSS采用新技术和概念的程度。

评价方法

对IDSS的评价可以采取多种方法，包括：

*定量分析：使用数据和指标来评估系统性能。

*定性研究：使用调查、访谈和案例研究来收集和分析用户反馈。

*基准测试：将IDSS与其他类似系统进行比较。

*试点实施：在有限范围内部署IDSS，以评估其可行性和有效性。

通过考虑这些评价指标，决策者可以全面评估IDSS的性能和效用，做出明智的实施决策。第六部分交互式决策支持系统的发展趋势关键词关键要点云计算和分布式计算

1.交互式决策支持系统（IDSS）利用云计算平台提供的可扩展性和按需服务，可处理海量数据、复杂计算和实时决策。

2.分布式计算技术使IDSS能够跨越多个服务器和设备进行分布式处理，提高性能和可扩展性。

3.云原生架构和微服务设计使IDSS更加敏捷和模块化，能够快速响应业务需求变化。

人工智能和机器学习

1.人工智能（AI）和机器学习（ML）算法用于增强IDSS的预测和分析能力，提高决策准确性和效率。

2.自然语言处理（NLP）技术使IDSS能够理解和处理自然语言输入，提升用户体验。

3.深度学习和强化学习算法通过自动模式识别和优化，实现更高级别的决策自动化。

移动性和无处不在

1.移动设备和物联网（IoT）的普及使IDSS能够提供随时随地、无处不在的决策支持。

2.本地化和离线决策功能确保即使在没有互联网连接的情况下也能做出明智的决定。

3.移动应用程序和可穿戴设备的整合增强了用户交互，实现了实时数据收集和反馈。

虚拟现实和增强现实

1.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术提供沉浸式体验，提高决策者的空间感和对复杂数据的理解。

2.AR可将数字信息叠加到物理环境，增强决策过程中的信息可用性。

3.VR可创建逼真的模拟，使决策者能够在安全受控的环境中试验不同的方案。

协作和社会因素

1.协作工具和社交功能集成到IDSS中，促进决策者之间的信息共享和协作。

2.实时通信和虚拟会议平台使团队能够跨时区和地理位置共同做出决策。

3.社会计算和情感分析用于理解决策者的情绪和偏好，从而提高决策质量。

个性化和定制

1.IDSS采用机器学习技术，个性化决策建议，根据每个决策者的偏好、技能和目标定制支持。

2.自适应用户界面和内容推荐系统提升了用户体验，满足多样化的决策需求。

3.可配置和可扩展的IDSS架构允许组织根据其特定需求定制和扩展系统。交互式决策支持系统的发展趋势

交互式决策支持系统（IDSS）近年来取得了重大进展，并预计未来将继续沿着以下趋势发展：

1.人工智能（AI）集成：

*IDSS将越来越多地集成AI技术，如机器学习、自然语言处理和计算机视觉。

*AI可用于自动化数据分析、生成见解并提供个性化决策建议。

2.云计算和边缘计算：

*云计算和边缘计算将使IDSS能够处理大量数据并提供实时洞察力。

*这些技术将使IDSS对时间敏感的决策更加有用。

3.移动和可访问性：

*IDSS将变得更加移动化，允许用户从任何地方访问它们。

*它们将通过直观的界面和个性化功能提高可访问性。

4.协作决策制定：

*IDSS将支持协作决策制定，使多位决策者能够共享见解并共同做出决策。

*这些系统将提供聊天功能、版本控制和协作工具。

5.人机协同：

*IDSS将越来越多地通过人机协同发挥作用。

*系统将处理复杂的数据分析，而人类决策者将专注于解释结果和做出最终决定。

6.沉浸式体验：

*IDSS将利用虚拟现实和增强现实等技术提供沉浸式体验。

*这些体验将使决策者能够可视化数据并以更直观的方式与决策信息交互。

7.数据治理和安全：

*随着IDSS处理的数据量的增加，数据治理和安全将变得至关重要。

*这些系统将实施严格的数据管理实践和安全措施。

8.认知计算：

*IDSS将利用认知计算来模拟人类认知，从而学习、推理和做出决策。

*这些系统将能够从数据中识别模式并提供见解，以增强决策过程。

9.可解释性：

*IDSS将变得更加可解释，使决策者能够理解系统建议背后的推理。

*这种可解释性至关重要，因为它建立对系统的信任并促进对决策的接受。

10.领域特定IDSS：

*将开发针对特定领域或行业的领域特定IDSS。

*这些系统将根据行业知识和最佳实践进行专门设计，为决策者提供量身定制的见解。

趋势影响：

这些趋势将对决策支持产生重大影响，包括：

*改进决策质量：IDSS中AI和其他技术的集成将提高数据分析和决策建议的准确性。

*缩短决策周期：云计算和边缘计算等技术将使IDSS能够快速处理数据并提供实时洞察力。

*提高决策者效率：移动性和可访问性将使决策者能够从任何地方访问IDSS。

*促进协作：协作决策制定功能将改善团队之间的沟通和决策制定。

*增强信任和可接受性：可解释性将使决策者能够信任IDSS的建议，并提高对决策的接受度。

随着交互式决策支持系统继续发展，它们有望成为决策过程中不可或缺的工具，为决策者提供强大的洞察力、效率和协作能力。第七部分决策树在交互式决策支持中的应用关键词关键要点【决策树的应用特点】：

1.直观易懂：决策树以树形结构呈现决策过程，层次分明，便于决策者理解和跟踪决策路径。

2.可解释性强：决策树中的每个分支节点对应一个决策规则，决策者可以清晰地了解影响决策的因素及其权重。

【决策树的建模方法】：

决策树在交互式决策支持中的应用

决策树是一种用于分类和预测的流行机器学习算法。在交互式决策支持(IDSS)中，决策树可用作构建交互式决策模型的主要方法，为决策者提供针对特定情况的个性化建议和解决方案。

决策树原理

决策树是树形结构，其中：

-根节点：代表决策问题的初始状态。

-内部节点：表示待测试的属性或条件。

-叶节点：表示可采取的决策或可能的预测。

以自上而下的方式对决策树进行遍历，在每个内部节点处根据属性或条件的值做出决策，从而将决策空间划分为更小的子空间。

IDSS中决策树的优势

在IDSS中，决策树具有以下优势：

-透明度：决策树结构简单易懂，决策者可以轻松理解决策是如何做出的。

-交互性：决策者可以在决策过程中与决策树交互，通过提供有关其偏好和情况的信息来调整建议。

-动态性：决策树可以随着新数据的收集和情况的变化而更新，从而提供动态且不断更新的决策支持。

-解释性：决策树提供了每个决策背后的推理，使决策者能够理解并对建议有信心。

决策树在IDSS中的应用

IDSS中决策树的典型应用包括：

-诊断和故障排除：利用决策树来识别导致问题或故障的潜在原因并提出了纠正措施。

-风险评估：建立决策树来评估风险并在不同方案之间做出权衡决策。

-预测建模：使用决策树来预测未来事件或结果，并帮助决策者制定应对计划。

-客户细分：通过构建决策树来识别客户群体的不同细分，并针对每组量身定制营销或服务策略。

案例研究：医疗诊断

在医疗保健领域，决策树广泛用于辅助诊断。例如，可以构建决策树来预测患者是否患有特定疾病，基于患者的症状、病史和检查结果。通过与决策树交互，医生可以获得个性化的诊断建议并做出明智的治疗决策。

决策树在IDSS中的实施

在IDSS中实施决策树需要以下步骤：

-数据收集：收集有关决策问题的相关数据，包括属性、条件和目标变量。

-决策树构建：使用机器学习算法（例如ID3、C4.5或CART）从数据中构建决策树。

-交互式界面：创建用户友好的交互式界面，允许决策者与决策树交互并提供输入。

-推理和建议：根据决策者的输入，遍历决策树并为特定情况提供个性化的决策建议或预测。

结论

决策树在交互式决策支持中发挥着至关重要的作用。它们提供了一种透明、交互和动态的方法来构建决策模型，帮助决策者在不确定和复杂的环境中做出明智的决定。通过利用决策树的优势，IDSS可以增强决策制定过程，提高决策质量，并支持组织的成功。第八部分专家系统在交互式决策支持中的应用关键词关键要点主题名称：专家系统的知识获取

1.从领域专