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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡明汶
研究生(外文):Cai, Ming-Wen
論文名稱:機率式探勘關聯性規則方法之研究
論文名稱(外文):A Study of Probabilistic Methods for Mining Association Rules
指導教授:洪宗貝洪宗貝引用關係
指導教授(外文):Hong, Zong-Bei
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
中文關鍵詞:資料探勘關聯性規則交易屬性質經驗法則
外文關鍵詞:data-mining
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目前在資料庫及機器學習的研究領域中,由資料庫中發掘資訊及知識是一個相當重
要的研究方向; 在工商業的應用,資料的發掘亦提供更多的商機。因此,資料探
勘(data-mining) 在許多研究領域中皆受到相當的關注。
本篇論文主要是提出機率式的資料探勘方法,已有效地從資料庫中找出關聯性的規
則,並針對不同型態的資料庫提出相對應的演算法。首先提出從交易型態資料庫中
發掘重要項目模式的資料探勘演算法。延續此演算法的觀念再提出一般化型態的資
料探勘演算法,藉此從一般型態的資料庫中發掘重要的屬性值模式。在各演算法中
,我們亦同時提出經驗法則以降低計算及搜尋的複雜度。在實際的應用中使用者在
探勘關聯性規則時,可能會指定某些項目式某些屬性值,因此我們提出資料探勘語
法,使用者可藉此指定他威興趣的項目式屬性值以發掘其所需的關聯性規則。由實
驗結果得知,我們提出的演算法能有效的從資料庫中發掘關聯性規則。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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