多商店下的關聯規則挖掘

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姓名

沈仁傑(Ren-Jieh Shen) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系

論文名稱

多商店下的關聯規則挖掘

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摘要(中)

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。

關鍵字(中)

★ 連鎖商店
★ 關聯規則
★ 資料挖掘

關鍵字(英)

★ association rule
★ data mining

論文目次

第一章緒論 1
第二章定義 6
第三章時間地點關聯規則的挖掘 9
第一節建立PT_INTERVAL 11
第二節 1-ITEMSET 14
第三節 N-ITEMSET 17
第四節 CANDIDATE ITEMSET的產生 18
第五節 CONFIDENCE值的計算及規則的產生 20
第四章實例說明 25
第五章實驗模擬 37
第一節實驗設計 37
第二節參數設定 40
第三節評量方式 41
第四節實驗結果 43
第五節被低估的SUPPORT值及CONFIDENCE值 50
第六節相關應用 51
第六章結論與未來展望 53
參考文獻 54
附錄 58

參考文獻

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指導教授

陳彥良(Yen-Liang Chen)

審核日期

2002-6-22

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