| 一個能發掘更具意義循序樣式的探勘流程 | |
|---|---|
| 學年 | 96 |
| 學期 | 2 |
| 發表日期 | 2008-05-16 |
| 作品名稱 | 一個能發掘更具意義循序樣式的探勘流程 |
| 作品名稱（其他語言） | |
| 著者 | 徐煥智;顏志祐 |
| 作品所屬單位 | 淡江大學資訊管理學系 |
| 出版者 | |
| 會議名稱 | ICIM 2008第十九屆國際資訊管理學術研討會 |
| 會議地點 | 臺北市, 臺灣 |
| 摘要 | 在循序樣式探勘的各種技術中，對於探勘的結果，顯少考慮樣式的可信程度，同時只能得到項目間基本的關聯關係，或是事件發生的前後次序，無法針對產生的序列樣式得到更進一步的資訊。在我們的研究中，針對循序樣式探勘，考量在下個階段會發生的交易，導入信賴度(confidence)過濾規則，並計算產生樣式的時間間隔，使探勘得到的結果更具意義。我們擴展PrefixSpan 演算法[15] ， 發展出E-PrefixSpan 演算法(Expanded PrefixSpanalgorithm)，利用產生頻繁項目序列的過程，也經過信賴度的篩選，記錄其序列中的時間間隔，接著建立映射資料庫，依此不斷遞迴至探勘結束，使探勘的結果不但具有時間訊息，更增加樣式的可信程度。透過實驗結果顯示，與PrefixSpan 相比，E-PrefixSpan 考量信賴度的作法，大量的刪減掉不必要的二階頻繁樣式，不但加快探勘的速度，還能得到樣式中最後一筆交易將在幾天內發生的時間訊息。 |
| 關鍵字 | 資料探勘;樣式成長;循序樣式;信賴度;Data mining;Pattern growth;Sequential pattern;Confidence |
| 語言 | zh_TW |
| 收錄於 | |
| 會議性質 | 國際 |
| 校內研討會地點 | |
| 研討會時間 | 20080516~20080517 |
| 通訊作者 | |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | Y |
| 出版型式 | 紙本 |
| 出處 | ICIM 2008第十九屆國際資訊管理學術研討會論文集，10頁 |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/95189 ) |
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