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姓名	盧靜婷(Ching-ting Lu)  查詢紙本館藏	畢業系所	資訊管理學系
論文名稱	在DAG中挖掘家族特徵規則 (Mining Family Characteristic Rules in AG)
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關鍵字(中)	★ 家族特徵規則 ★ 資料挖掘 ★ 不循環有向圖	關鍵字(英)	★ Family Characteristic Rule ★ Datamining ★ Directed Acyclic Graph
論文目次	第一章　緒論1 第一節 研究動機1 第二節 研究目的1 第三節 研究範圍2 第四節 論文結構3 第二章 文獻探討4 第一節 資料挖掘之一般技術4 一、關聯規則(Association rules)4 二、多層級的資料歸納、摘要和特徵化(multilevel data generalization, summarization and characterization)7 三、資料分類(Data classification)9 四、資料叢集(Data Clustering)10 五、挖掘路徑移動型態(Mining path traversal patterns)10 六、模式導向相似性搜尋(Pattern-based similarity search)12 第二節 關聯規則13 一、挖掘一般化和多階層的關聯規則13 二、關聯規則的有趣性15 三、挖掘序列關聯規則16 四、挖掘數量關聯規則19 五、改善挖掘關聯規則的效率21 第三節 不同資料結構下之資料挖掘23 第三章 資料結構26 第一節 資料結構26 第二節 記錄的拆解方法28 第三節 拆解演算法33 第四章 家族特徵規則38 第一節 關聯規則一38 第二節 關聯規則二48 第三節 關聯規則三52 第四節 關聯規則四58 第五節 關聯規則五65 第六節 關聯規則六71 第七節 關聯規則七75 第五章 結論與建議80 參考文獻81
參考文獻	[1] Ming-Syan Chen, Jiawei Han, and Philip S. Yu, “Data mining : An Overview from a Database Perspective”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 8, No.6, December 1996. [2] R.. Agrawal, T. Imielinski and A. Swami, “Mining Association Rules between Sets of Items in Large Database”, Proc. ACM SIGMOD, pp.207-216, May 1993. [3] Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, “Fast Algorithms for Mining Association Rules”, Proc. of the 20th VLDB Conference Santiago, Chile, 1994. [4] Jim Gray, Adam Bosworth, Andrew Layman and Hamid Pirahesh, “Data Cube : A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals”, IEEE 1996. [4] Jim Gray, Adam Bosworth, Andrew Layman and Hamid Pirahesh, “Data Cube : A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals”, IEEE 1996. [6] J.R Quinlan, “Induction of Decision Trees”, Machine Learning, Vol.1, pp.81-106,1986. [7] R. Ng and J. Han , “Efficient and Effective Clustering Method for Spatial Data Mining”, Proc. Int’l Conf. Very Large Data Bases, pp. 144-155, Santiago, chile, Step. 1994. [8] L. Kaufman and p. J. rousseeuw, “Finding Groups in Data : An Introduction to Cluster Analysis”, John Wiley and Sons, 1990. [9] M. S. Chen, J. S. Park, and P. S. Yu, “Efficient Data Mining for Path Traversal Patterns”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.0, No. 2, pp.209-221, 1998.. [10] Jiawei Han and Yongjian Fu, “Discovery of Multiple-Level Association Rules from Large Databases”, Proc. of the 21st VLDB Conference Zurich, Swizerland, 1995. [11] R. Agrawal and R. Srikant, “Mining Sequential Patterns”, Proc. of the Int’l Conference on Data Engineering, Taipei , Taiwan, March 1995. [12] R. Srikant and R. Agrawal, “Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables”, SIGMOD 1996, pp.1-12.　 [13] J.-S. Park, M.-S. Chen, and P.S.Yu, “An Effective Hash Based Algorithm for Mining Association Rules”, Proc. ACM SIGMOD, pp.175-186, May 1995. [14] V. Harinarayan, J.D. Ullman, and A. Rajraman, “Implementing Data Cubes Efficiently”, Proc. 1996 ACM SIGMOD Int’l Conf. Management Data, 99.205-216, Montreal, Canada, June 1996. [14] V. Harinarayan, J.D. Ullman, and A. Rajraman, “Implementing Data Cubes Efficiently”, Proc. 1996 ACM SIGMOD Int’l Conf. Management Data, 99.205-216, Montreal, Canada, June 1996. [14] V. Harinarayan, J.D. Ullman, and A. Rajraman, “Implementing Data Cubes Efficiently”, Proc. 1996 ACM SIGMOD Int’l Conf. Management Data, 99.205-216, Montreal, Canada, June 1996. [17] Cohen, Paul R., and Edward A. Feigenbaum,”The Handbook of Artificial Intelligence”, Volume 3. Reading, Massachusetts: Addison-Wesley, 1982 [18] Y.L. Chen, P. Y. Hsu, C. C Ling, “Mining Quantitative Association Rules In Bag Databases” , Journal of Information Management. [18] Y.L. Chen, P. Y. Hsu, C. C Ling, “Mining Quantitative Association Rules In Bag Databases” , Journal of Information Management. [20] S.S. Chen, P.Y Hsu, Y. L. Chen, “Mining Web Traversal rules with Sequences”, MIS Review, no.9. [21] S.S. Chen, P.Y Hsu, Y. L. Chen, “Mining Association Rules in Sequence Data”, Journal of Information Management, vol. 6, no.2, 167-182.
指導教授	陳彥良(Yen-Liang Chen)	審核日期	2000-6-16
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