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語言 |
| DC.contributor | 資訊管理學系 | zh_TW |
| DC.creator | 黃盈彬 | zh_TW |
| DC.creator | Ying-Pin Huang | en_US |
| dc.date.accessioned | 2002-6-26T07:39:07Z | |
| dc.date.available | 2002-6-26T07:39:07Z | |
| dc.date.issued | 2002 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=89423010 | |
| dc.contributor.department | 資訊管理學系 | zh_TW |
| DC.description | 國立中央大學 | zh_TW |
| DC.description | National Central University | en_US |
| dc.description.abstract | 資料挖掘是在資料庫中找尋時常發生的既定規則，利用資料挖掘的技術，可以在大量的交易資料中挖掘出有趣的規則或是特性，這些規則或是特性可以提供我們做為決策參考之用。
以往在多屬性序列式資料的研究中，僅在挖掘具有連續性的序列樣式，對於不連續的序列樣式並無太多的論述。而本論文以LSS演算法為基礎，發展出適合多屬性序列式資料的DSS（Discontinuous Set of Sequence）演算法，並且改善了LSS演算法不能挖掘出不連續序列的特性。此演算法利用模糊集合的概念，將具有連續性的數值屬性轉換適合的語意，再利用DSS演算法的區間搜尋的方式，使得其不但可以找出連續性的序列樣式，也可以找出不連續的序列樣式，最後利用股市的資料來驗證此演算法的可行性。 | zh_TW |
| DC.subject | 資料挖掘 | zh_TW |
| DC.subject | 關連規則 | zh_TW |
| DC.subject | 多屬性序列式資料 | zh_TW |
| DC.subject | 不連續序列 | zh_TW |
| DC.subject | Data Mining | en_US |
| DC.title | 不連續序列資料挖掘之研究—以股市為例 | zh_TW |
| dc.language.iso | zh-TW | zh-TW |
| DC.type | 博碩士論文 | zh_TW |
| DC.type | thesis | en_US |
| DC.publisher | National Central University | en_US |