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研究生:施柏魁
研究生(外文):Bo-kwei Shih
論文名稱:從顧客RFM資料及交易資料庫挖掘資料庫行銷之模糊關聯法則
論文名稱(外文):Mining fuzzy association rules from RFM data and transaction data for database marketing
指導教授:邱宏彬邱宏彬引用關係
指導教授(外文):Hong-bin Chiu
學位類別:碩士
校院名稱:南華大學
系所名稱:資訊管理學研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:68
中文關鍵詞:叢聚式模糊集表資料探勘模糊關聯法則
外文關鍵詞:Data MiningFuzzy Association RuleCluster
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  本研究討論資料探勘上兩個重要議題的關聯法則。ㄧ是交易資料庫的模糊關聯法則,可提供決策者制定生產決策時的依據;ㄧ是RFM資料間的模糊關聯法則,作為行銷策略的參考。
 
  我們提出叢聚式關聯法則的架構整合這二個問題。首先是藉建立叢聚式模糊集表,找出模糊大項目組。可減少掃描資料庫的次數,增進執行效率。再者,以使用者自定的最小信賴度,建立交易資料庫的模糊大項目組與RFM資料客戶群的模糊大項目組間的關係,將之轉換成形如R.L&F.H&M.M→B.H的關聯法則。
  In this paper, two important issues of mining association rules are investigated. The first problem is the discovery of generalized fuzzy association rules in the transaction database. It’s an important data-mining task, because more general and qualitative knowledge can be uncovered for decision making. However, few algorithms have been proposed in the literature. Moreover, the efficiency of these algorithms needs to be improved to handle real-world large datasets. The second problem is to discover association rules from the RFM data and the large itemsets identified in the transaction database. This kind of rules will be useful for marketing decision.
 
  A cluster-based mining architecture is proposed to address the two problems. At first, an efficient fuzzy association rule miner, based on cluster-based fuzzy-sets tables, is presented to identify all the large fuzzy itemsets. This method requires less contrast to generate large itemsets. Next, a fuzzy rule discovery method is used to compute the confidence values for discovering the relationships between transaction database and RFM database. An illustrated example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed methods .
書名頁 ……………………………………………………………………… i
博碩士論文授權書……………………………………………………… ii
論文指導教授推荐書………………………………………………… iii
論文口試合格証明……………………………………………………… iv
誌謝……………………………………………………………… v
中文摘要……………………………………………………………… vi
英文摘要…………………………………………………………… vii
目錄…………………………………………………………………………… viii
表目錄………………………………………………………………………… ix
圖目錄………………………………………………………………………… x
 
第一章 緒論 ………………………………………………………………… 1
 
第二章 文獻探討 ……………………………………………………………… 5
第一節 資料探勘……………………………………………………………… 5
第二節 關聯法則挖掘法之相關研究………………………………………… 11
第三節 模糊邏輯與模糊切割………………………………………………… 24
 
第三章 研究方法 ……………………………………………………………… 32
第一節 研究架構……………………………………………………………… 32
第二節 模糊RFM Model……………………………………………………… 33
第三節 應用在交易資料庫的模糊叢聚式關聯法則………………………… 39
第四節 應用在RFM及交易資料庫間的模糊叢聚式關聯法則的挖掘……… 41
 
第四章 實例演練 ……………………………………………………………… 43
 
第五章 結論與未來努力方向…………………………………………………… 64
 
參考書目 …………………………………………………………………… 66
一、中文部分:
 
[1]曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯,資料探勘台北:旗標出版社,民國93年。
 
[2]李允中、王小璠、蘇木春,模糊理論及其應用,台北:全華科技圖書,民國92年。
 
[3]李健興、賴鼎宇、崔殷豪、黃啟瑞、陳偉昇、郭耀煌,「基於XML之智慧型個人化服務實驗性網站」,成功大學/華新麗華數位生活科技研究中心研究報告,民國89年。
 
[4]武家慶,「適用於挖掘多層次聯結規則之架構」,逢甲大學資訊工程學系碩士論文,民國90年
 
[5]許智豪,「在動態資料庫中作動態挖掘關聯式法則」,國立中興大學資訊科學研究所碩士論文,民國89年。
 
[6]楊昇樺、毛立人、邱宏彬,「關聯法則之多層更新挖掘法及其應用」,第三屆產業資訊管理學術暨新興科技實務研討會,pp.549∼557,台北,民國91年。
 
二、英文部分:
 
[1]A. Kandel, Fuzzy Expert Systems, CRC Press, Boca Raton, FL, 1992 pp.8-19.
 
[2] C. Kleissner, "Data mining for the enterprise,", Proc. of the Thirty-First Hawaii International Conference, Vol. 7, pp. 295-304,1998.
 
[3]D.W. Cheung, J. Han, V. Ng, and C.Y. Wang, "A general incremental technique for maintaining discovered association rules," Proc. of Conf. Sys., pp.185-19,1997.
[4] H. Ishibuchi, K. Nozaki, and H. Tanaka, “Distributed representation of fuzzy rules and its application to pattern classification”,Journal of Fuzzy Sets and Systems,Vol.52(1),pp.21-32,1992.
 
[5] H. Ishibuchi, K. Nozaki, N. Yamamoto, and H. Tanaka,  "Selecting fuzzy if-then rules for classification problems using genetic algorithms",IEEE Transcation on FuzzySystems, Vol.3(3), pp.260-270,1995.
 
[6] H. Toivonen, "Sampling large databases for association rules," Proc. of the 22nd Conf. on VLDB, pp.134-145,1996.
 
[7]J.S. Park, M. S. Chen, and P. S. Yu, "An Effective Hash Based Algorithm for Mining Association Rules", Proceedings of ACM SIGMOD, 1995 pp.175-186.
 
[8]L. A. Zadeh, "Fuzzy sets" ,Information Control,Vol.8(3), pp.338-353,1965.
 
[9] M. Berry and G. Linoff, "Data Mining Techniques for marketing, sales, and Customer Support," New York. Wiley Computer Publishing,1997.
  
[10] M. Goebel and L. Gruenwald, "A survey of data mining and knowledge discovery software tools," ACM SIGKDD, Val. 1, pp. 20- 33,1999.
 
[11] M.S. Chen, J. Han, and P.S. Yu, "Data Mining: An overview from a database perspective," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 8, No. 6, pp.866-883,1996.
 
[12] 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. 10, No. 2, pp.209-221,1998.
 
[13] R. Agrawal and R. Srikant, "Fast algorithms for mining association rules," Proc. of the 20th Conf. on Very Large Databases, pp.487-499,1994.
 
[14] R. Agrawal and R. Srikant, "Mining Sequential Patterns," Proc. of the 11th Conf. on Data Engineering, pp.3-14,1995.
 
[15] R. Agrawal, R. Srikant, and Q.Vu, "Mining association rules with item constraints," Proc. 3rd Int. Conf. Knowledge Discovery and Data Mining, Newport Beach, California,1997.
 
[16] R. Srikant and R. Agrawal, "Mining generalized association rules,"Proc. of the 21st VLDB, pp. 407-419,1997.
 
[17]T.P. Hong, C.S. Kuo, S.C. Chi, "A data mining algorithm for transaction data with quantitative values", Intelligence Data Analysis, 1999 pp.363-376.
 
[18]T.P. Hong, K.Y. Lin, S.L. Wang, "Fuzzy data mining for interesting generalized association rules", Fuzzy sets and systems, 2003 pp.255-269.
 
[19] U. M. Fayyad, "Data mining and knowledge discovery: making sense out of data,"IEEE Expert, Vol. 11, No. 5, pp.20-25,1996.
 
[20] Yen John and Reza Langari, Fuzzy Logic Intelligence, Control,andInformation , Prentice-Hall,Inc.,,1999.
 
[21]Yuh-Jiuan Tsay, Jiunn-Yann Chiang, "CBAR: an efficient method for mining association rules", Knowledge-Based Systems, 2005 pp.99-105
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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1. 林國良:〈禮的淵源與始意〉,台北:《吳鳳學報》第10期,2002年5月,頁378-394。
2. 凌純聲:〈中國古代社之源流〉,台北:《中央研究院民族學研究所集刊》第17期,1964年,頁1-44。
3. 李豐楙:〈《道藏》所收早期道書的瘟疫觀——以《女青鬼律》及《洞淵神咒經》系為主〉,台北:《中國文哲研究集刊》第3期,1993年,頁417-454。
4. 李冕世:〈「后土」小考—台灣現存的中國最古神祇之一〉,台北:《史蹟勘考》第4期,1976年4月,頁53-60。
5. 李豐楙:〈從成人之道到成神之道:一個臺灣民間信仰的結構性思考〉,台北:《東方宗教研究》第4期,1994年10月,頁183-207。
6. 宋龍飛:〈社祭之源,里社之神——從「福德正神」土地公談起〉,台北:《藝術家》第48期,1979年5月,頁108-122。
7. 吳俐雯:〈俗諺、歌曲、寶卷中的土地公〉,台北:《國文天地》第18卷第5期,2002年10月,頁34-40。
8. 凌純聲:〈中國古代神主與陰陽性器崇拜〉,台北:《中央研究院民族學研究所集刊》第八期,1959年,頁1-45。
9. 凌純聲:〈中國祖廟的起源〉,台北:《中央研究院民族學研究所集刊》第七期,1959年,頁141-176。
10. 徐麗霞:〈土地信仰—后土與土地公(上)〉,台北:《中國語文》第499期,1999年1月,頁106-113。
11. 徐麗霞:〈土地信仰—后土與土地公(中)〉,台北:《中國語文》第500期,1999年2月,頁105-112。
12. 徐麗霞:〈土地信仰—后土與土地公(下)〉,台北:《中國語文》第501期,1999年3月,頁106-114。
13. 崔欣慈:〈田頭田尾土地公——話神界的村長伯〉,台北:《中央月刊》第24卷11期,1991年11月,頁81-84。
14. 張光直:〈中國創世神話之分析與古史研究〉,台北:《中央研究院民族學研究所集刊》第八期,1959年,頁47-76。
15. 張光直:〈中國遠古時代儀式生活的若干資料〉,台北:《中央研究院民族學研究所集刊》第9期,1960年,頁253-268。
 
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