博碩士論文 89423034 詳細資訊




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姓名 江美靜(Mei-Ching Chiang)  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理學系
論文名稱 有時間區間的循序挖掘
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摘要(中) 以往一般的循序挖掘研究中所探討的循序樣式,只能得知樣式中項目之間的前後順序關係,但無法讓我們知道項目之間的發生是間隔多久的時間,例如”有70%的機會,顧客於某商店購買印表機後,他會再來購買掃描器,之後則會再來購買燒錄器”的循序樣式,我們能從中得到印表機、掃描器、燒錄器的購買順序之資訊,但是我們無法得知購買印表機、掃描器、燒錄器之間的間隔時間為多久,因此本文提出包含時間區間的循序挖掘之研究,以探勘出擁有更多資訊的時間區間循序樣式,例如”有70%的機會,顧客於某商店購買印表機後,在經過6個月後,他會再來購買掃描器,之後,再經過3個月,則會再來購買燒錄器”的時間區間循序樣式。以零售業為例,業主可以利用所挖掘出的時間區間循序樣式,以瞭解顧客的習慣、喜好和需求,並且預測出顧客在未來某段時間內的期望,達到在適當的時機內,向適當的顧客,提供適當的產品和服務,滿足顧客的所需與所求之目的。故時間區間循序樣式可為企業帶來競爭優勢或替個人帶來利益。
本研究的目的是要挖掘出在序列資料庫中的時間區間循序樣式,一方面我們對此時間區間循序挖掘問題作出相關的定義,另一方面,我們發展出兩種演算法 — I-Apriori和I-PrefixSpan以進行挖掘。最後的實驗分析中,我們將演算法實作成系統,以驗證方法的可行性,並測試此兩演算法的效能與scale-up的特性。從實驗結果中得知,I-PrefixSpan的效能和scale-up的能力皆勝過I-Apriori,為一個較佳的時間區間循序挖掘的演算法。
關鍵字(中) ★ 資料挖掘
★ 循序樣式
關鍵字(英) ★ data mining
★ sequential pattern
論文目次 1. 緒論 1
2. 相關研究與相關應用 3
2.1. 相關研究 3
2.2. 相關應用 5
3. 問題定義與說明 8
4. 演算法 11
4.1. I-APRIORI演算法 11
4.1.1. 產生候選的時間區間序列 12
4.1.2. 計算候選的時間區間序列 17
4.2. I-PREFIXSPAN演算法 20
5. 效能 25
5.1. 模擬資料的產生 25
5.2. 效能 26
5.3. SCALE-UP 29
6. 結論 31
參考文獻 32
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指導教授 陳彥良(Yen-Liang Chen) 審核日期 2002-6-25
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