博碩士論文 88423039 詳細資訊


姓名 許長裕(Shang-Yu Shu )  查詢紙本館藏   畢業系所 資訊管理研究所
論文名稱 多維度界性資料挖掘—以股市為例
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摘要(中) 本研究主要將傳統資料挖掘關連規則技術,延伸至多維度、跨界性兩大性質進行資料挖掘,而所產生的規則亦具有預測的能力。對於多維度界性資料挖掘資料庫的掃瞄次數,仍是演算法上效率的一個瓶頸,故本研究將著重於節省演算法次數,提升演算法效率為主,並將改良後的演算法OP_Apriori運用於台灣股市預測。最後對演算法效率進行比較,以及股市預測結果的進行分析。
關鍵字(中) ★ 多維度
★  股市預測
★  資料挖掘
★  跨界性
關鍵字(英) ★ E-Apriori
★  EH-Apriori
★  Inter-Transaction
論文目次 第一章 緒論1
第一節研究背景1
第二節研究範圍2
第三節研究目的2
第四節論文架構3
第二章 文獻探討4
第一節循序資料挖掘4
第二節界內性資料挖掘V.S跨界性資料挖掘4
第三節支持度與信任度6
第四節跨界性多維度資料挖掘7
第五節滑動視窗(SLIDING WINDOW)7
第六節多維度資料庫9
第七節多維度跨界性資料挖掘議題13
第三章 分析架構16
第一節邏輯樹狀概念16
第二節樹狀資料與陣列結構結構17
第四章 OP-APRIORI演算法20
第一節演算法流程20
第二節演算法23
第五章 多維度資料庫與程式結果報告40
第一節實驗來源40
第二節實驗假設與資料轉換41
第三節實驗分組與設定43
第四節結果分析44
第五節OP-APRIORI與E-APRIORI效能檢測45
第六章 結論47
第一節論文貢獻47
第二節未來展望47
參考文獻50
附錄A51
A.151
A.258
A.361
A.469
A.571
A.683
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指導教授 何靖遠(Chin-Yuan Ho) 審核日期 2001-7-16
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