English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 78937/78937 (100%)
造訪人次 : 39811910      線上人數 : 619
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋


    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/12959


    題名: 多商店下的關聯規則挖掘
    作者: 沈仁傑;Ren-Jieh Shen
    貢獻者: 資訊管理研究所
    關鍵詞: 連鎖商店;關聯規則;資料挖掘;association rule;data mining
    日期: 2002-06-04
    上傳時間: 2009-09-22 15:20:10 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 從交易資料庫中利用關聯規則的挖掘可以找出商品之間的關聯性,對於行銷推廣、商品搭配、商品貨架設計、生產排程等有絕大的幫助。傳統關聯規則挖掘方式只能針對單店的環境來挖掘出關聯規則,但在連鎖系列商店中,各家商店為了提高競爭力,每一家商店在不同的地點及時節會販賣不一樣的商品。例如醫院附近連鎖店所販賣的醫療性用品、觀光地區附近所販賣的觀光性商品、夏天所販賣的冰品、以及冬天所販賣的火鍋、特殊節日所販賣的禮品等。傳統關聯規則挖掘方式對於這些季節性及地區性商品在計算support值時都一視同仁地處理。此種方式將會造成其support值的低估而忽略了該商品於短期內或某區域內造成熱賣的事實。 為了解決傳統關聯規則挖掘方式應用在多商店環境時所產生的問題,我們提出了包含時間地點的關聯規則挖掘方式,此方法在計算不同商品的support值時,必須考量到不同的商品具有不同的上架地點及時間,而不是一視同仁地處理,如此算出來的support值才是正確的。而對於正確的confidence值的計算方式,我們也另外提出一個演算法來解決。 最後實驗模擬的結果證明,傳統關聯規則挖掘方式如果應用在多商店的環境之下時,將會造成釵h地區性或季節性商品的關聯規則無法被挖掘出來,而使用包含時間地點的關聯規則挖掘方式時,將可以解決這些問題。
    顯示於類別:[資訊管理研究所] 博碩士論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數


    在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 隱私權政策聲明