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研究生:陳耀斌
論文名稱:以資料探勘工具分析網路數位命理使用者之特徵與行為模式
論文名稱(外文):The Behavior Analysis of the Online Fortune Telling Users – A Data Mining Approach
指導教授:帥嘉珍帥嘉珍引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:明新科技大學
系所名稱:資訊管理研究所
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:網路命理行為資料探勘約略集合理論貝氏網路決策樹
外文關鍵詞:Online Fortune TellingData MiningRough set theoryBayesian networkDecision tree
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近年來隨著網際網路人口的快速增長,網路使用者已經越來越多,而相關的網路行為與特徵也越來越受到關注。本研究試圖了解台灣民眾使用數位命理的特徵規則、傳統命理與數位命理之間的關係、以及使用數位命理的主要動機,將從調查的資料庫中,探討使用網路命理網友的人口特質、使用行為之情形。本研究使用了約略集合理論(Rough Set Theory)、貝氏網路(Bayesian Network)、決策樹(Decision Tree)等相關的資料探勘方法來進行分析,希望能區隔民眾使用數位命理之特徵、偏好,以了解台灣民眾使用數位命理的情況。

本研究將針對台灣民眾使用數位命理的情況,分析出數位命理使用者的個人特質、傳統命理與數位命理之間的關係、以及使用數位命理的動機。本研究的成果能對目前國內民眾使用網路命理的行為狀況能有更進一步的瞭解,同時也可以提供網路業者做為一個參考。
In recent years, internet users have increased considerably in number. This has led to the attention of internet-related behavior and characteristics. This study aims to understand the motivation and behavior pattern for Taiwan on-line fortune telling users. Exploring core characteristics is, however, a qualitative problem. The rough set theory (RST), which has recently become well known as a data-mining technique, is a good tool for data reduction in qualitative analysis.

This paper proposes a method that links the rough set theory, Bayesian network and decision tree modeling for causal analysis. An empirical study is presented to illustrate the application of the proposed method.
This paper demonstrates a successful reduction of the numerous essential user characteristics into a more compact set, the user background and behavior for the Taiwan on-line fortune telling users were analyzed. The data mining result for targeting marketing in on-line users can offer the Internet enterprise the information for marketing decision making. Based on the findings of this study, conclusions and implications for management are discussed.
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VI
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究流程 4
1.4 論文架構 5
第二章 文獻探討 6
2.1 網路行為 6
2.2 數位命理 9
2.3 約略集合理論 11
2.4 資料探勘 14
2.4.1 貝氏網路 14
2.4.2 決策樹 16
第三章 研究方法 19
3.1 約略集合理論 19
3.1.1 資訊表 19
3.1.2 上下界近似關係與分類 19
3.1.3 屬性的核心與折減 21
3.1.4 決策規則與涵蓋指標 21
3.2 資料探勘 22
3.2.1 資料探勘方法論 22
3.2.2 資料探勘技術 23
3.3 貝氏網路 25
3.3.1 貝氏機率理論 26
3.3.2 圖形模式 26
3.3.3 樹狀貝氏分類器 27
3.4 決策樹 28
3.4.1 C4.5演算法 29
3.5 理論特色比較 31
3.6 使用工具與驗證方式 32
3.6.1 ROSE 32
3.6.2 WEKA 32
3.6.3 交互驗證方法 32
第四章 實證研究 33
4.1 屬性說明與資料結構 33
4.1.1 屬性選取 33
4.1.2 屬性定義 35
4.1.3 資料結構 36
4.2 交叉分析 37
4.2.1 個人背景資料 37
4.2.2 命理使用行為 39
4.2.3 命理使用動機 40
4.3 約略集合理論分析結果 41
4.3.1 建立決策表 42
4.3.2 命理使用行為與命理使用動機之折減分析 43
4.3.3 數位命理之規則分析 46
4.4 貝氏網路分析結果 48
4.4.1 命理之行為分析 49
4.4.2 命理使用之動機分析 54
4.4.3 數位命理之個人背景分析 57
4.5 決策樹分析結果 65
4.5.1 傳統命理之行為分析 66
4.5.2 命理使用之動機分析 68
4.5.3 數位命理之個人背景分析 69
4.6 分析結果比較 72
4.6.1 個人背景之規則結果比較 72
4.6.2 重要屬性比較 72
4.6.3 準確率之比較 73
第五章 結論 75
參考文獻 77
作者簡介 83
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