有時間區間的循序挖掘

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題名:	有時間區間的循序挖掘
作者:	江美靜;Mei-Ching Chiang
貢獻者:	資訊管理研究所
關鍵詞:	資料挖掘;循序樣式;data mining;sequential pattern
日期:	2002-06-04
上傳時間:	2009-09-22 15:19:47 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	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。
顯示於類別:	[資訊管理研究所] 博碩士論文

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