中大機構典藏-NCU Institutional Repository-提供博碩士論文、考古題、期刊論文、研究計畫等下載:Item 987654321/12925
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    题名: 不連續序列資料挖掘之研究—以股市為例
    作者: 黃盈彬;Ying-Pin Huang
    贡献者: 資訊管理研究所
    关键词: 資料挖掘;關連規則;多屬性序列式資料;不連續序列;Data Mining
    日期: 2002-05-24
    上传时间: 2009-09-22 15:18:53 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 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。
    显示于类别:[資訊管理研究所] 博碩士論文

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