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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:張栢穎
研究生(外文):ZHANG, BO-YING
論文名稱:以決策樹為基分析拍賣平台喊價不實之研究
論文名稱(外文):Research on the Unsuccessful Auction Price of Auction Platform Based on Decision Tree
指導教授:陳垂呈陳垂呈引用關係
指導教授(外文):CHEN, CHUI-CHENG
口試委員:李嘉紘張弘毅
口試委員(外文):LEE, JIA-HONGCHANG, HUNG-YI
口試日期:2019-06-24
學位類別:碩士
校院名稱:南臺科技大學
系所名稱:資訊管理系
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:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:資料探勘決策樹拍賣平台不實喊價
外文關鍵詞:Data miningDecision treeAuction platformFalse bidding
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拍賣平台是電子商務營運模式中最深受民眾們喜愛的買賣方式之一,在交易過程中卻存有諸多的風險,其中避免被有意哄抬拍賣商品價格是拍賣平台重視的問題之一。本研究以競標者的交易資料為探勘的資料來源,每一筆交易資料包含著競標者曾經喊價與購買的商品項目,並且以某一個拍賣商品為目標,利用探勘技術來探測拍賣平台商品具有不實喊價傾向的競標者。本文中設計了一個探勘方法,找出對此拍賣商品具有不實喊價傾向的競標者,然後根據提出的方法,設計與建置一個探勘拍賣平台商品不實喊價系統,並且實驗及評估提出之方法的執行成效。本研究探勘的結果,對拍賣平台商品避免被有意哄抬競標價格將可以提供非常有用的參考資訊。
The auction platform is one of the most popular trading methods in the e-commerce operation mode. There are many risks in the transaction process. Avoiding the intention to promote the auction price is one of the issues that the auction platform pays attention to. In this study, the bidder's transaction data is used as the source of the exploration data. Each transaction data contains the commodity items that the bidder has called for and purchased, and targets the auction item, and uses the exploration technology to detect the auction platform goods. The bidder who is inclined to bid. In this paper, a method of exploration is designed to find out the bidders who have a tendency to false bidding for this auction item, and then according to the proposed method, design and build a project auction platform for the false bidding system, and the experiment and evaluation The effectiveness of the method. The results of this research exploration can provide very useful reference information for auction platform products to avoid being intentionally pushed up the bid price.
摘要
誌謝
目錄
表目錄
圖目錄
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究動機
1.3 研究目的
1.4 研究架構
第二章 文獻探討
2.1 資料探勘
2.1.1 資料探勘的流程
2.1.2 資料探勘的方法
2.1.3 資料探勘在產業的應用
2.2 預測不實的相關研究
第三章 研究方法
3.1 方法假設
3.2 實例說明
第四章 研究分析
4.1 架設系統
4.2 結果分析
第五章 結論與建議
5.1 結論
5.2 建議
參考文獻

中文部分
1.朱桓毅,2004,拍賣網站消費與詐欺行為之研究,銘傳大學傳播管理研究所碩士論文。
2.汪昭緯,2002,應用分群技術偵測信用卡異常交易之研究,國立中央大學資訊管理研究所碩士論文。
3.李文桐,2005,網路詐欺犯罪之研究-以拍賣購物詐欺為例,玄奘大學公共事務管理研究所碩士論文。
4.高淑珍,2004,應用資料探勘於顧客回應模式之研究-以國內A壽險公司為例,國立成功大學企業管理研究所博士論文。
5.徐源隆,2003,「網路拍賣詐欺犯罪之偵查對策」,第七屆資訊管理學術暨警政資訊實務研討會論文集,89-97頁。
6.黃琮盛,2001,以個人消費行為預測信用卡詐欺事件之研究,國立中央大學資訊管理研究所碩士論文。
7.陳泳澄,2008,智慧型代理人在偵測線上拍賣價格哄抬行為之研究,國立中正大學資訊管理研究所碩士論文。
8.詹培萱,2002,利用文字探勘技術進行犯罪資料之發掘—以網路販售違禁品及網路賭博為例,中央警察大學資訊管理研究所碩士論文。
9.葛煥元,2003,線上拍賣欺騙行為偵測之研究,國立中正大學資訊管理研究所碩士論文。
10.葉懿慧,2008,以社會網路分析方法偵測線上拍賣網站的詐欺共犯群體,國立中央大學資訊管理研究所碩士論文。
11.謝邦昌、鄭宇庭,2016,大數據概論,初版,新陸書局。
12.謝邦昌、鄭宇庭,2015,資料採礦之技術及應用-Excel實例演練,初版,新陸書局。
13.魏志平、董和昇,2002,電子商務理論與實務,2版,華泰書局,167-205頁。

英文部分
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3.Chui, C. C. & Tsai, C. Y., 2004,. “A Web Services-Based Collaborative Scheme for Credit Card Fraud Detection,” Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on e-Technology, e-Commerce and e-Service, 177-181.
4.Clark, P. and Niblett, T., 1989, “The CN2 Induction Algorithm,” Machine Learning, 3: 261-283.
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8.Quinlan, J. R., 1986, “Induction of Deciscion Trees,” Machine Learning, 1: 81-106.
9.Rich, E. and Knight, K., 1991, Learning in Neural Network, 2nd Ed., McGraw-Hill, New York.
10.Shao, H., Zhao, H. & Chang, G. H., 2002, “Applying Data Mining to Detect Fraud Behavior in Customs Declaration,” Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 1241-1244.
11.Xu, B., 2005, “Managing Customer Satisfaction in Maintenance of Software Product Family via ID3,” Proceedings of International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 1820-1824.

網站部分
1.電子商務是什麼?做電商前的3大思考關鍵和成功要素(https://transbiz.com.tw/%E9%9B%BB%E5%AD%90%E5%95%86%E5%8B%99%E6%98%AF%E4%BB%80%E9%BA%BC%EF%BC%9Fecommerce-sucess/)
2.電子商務是什麼?創業開店前一定要知道的成功關鍵(https://shopline.tw/blog/what-is-ecommerce-and-how-to-succeed/)

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