English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 64178/96951 (66%)
造訪人次 : 9359748      線上人數 : 14574
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library & TKU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋
    請使用永久網址來引用或連結此文件: https://tkuir.lib.tku.edu.tw/dspace/handle/987654321/35247


    題名: 挖掘模糊時間序列型樣
    其他題名: Mining fuzzy time sequential patterns
    作者: 廖珮妤;Liao, Pei-yu
    貢獻者: 淡江大學資訊工程學系碩士班
    林丕靜;Lin, Nancy Pei-ching
    關鍵詞: 序列型樣;階層式分群法;模糊數;模糊時間區間;Sequential patterns;Hierarchical clustering;Fuzzy number;Fuzzy time interval
    日期: 2007
    上傳時間: 2010-01-11 06:15:30 (UTC+8)
    摘要:   挖掘序列型樣是資料挖掘中一項重要的技術,主要用於找出序列資料庫中的頻繁子序列。一般挖掘序列型樣的演算法大多能正確找出頻繁項目集之間的發生先後順序,但對於其出現前後的間隔時間卻無法加以描述。
      為了有效解決此一問題,本研究結合階層式分群法與模糊數的概念,提出一個挖掘模糊時間序列型樣的演算法,不僅可以挖掘出序列資料庫中所有頻繁項目及其出現的順序關係,更可將其出現的間隔時間以合理的方式表示。
    An important task of sequential patterns mining is to discover frequent sequential patterns in a sequence database. Conventional sequential patterns only reveal the order of items, information about time intervals between successive by occurred items has not been determined.
    In this paper, we proposed an algorithm called fuzzy time sequential pattern mining (FTSP). We use the hierarchical clustering technique to cluster the time intervals between successive itemsets, and define a fuzzy number to each time cluster to compute the fuzzy support, and then we have mined the frequent fuzzy time sequential patterns.
    Fuzzy time sequential patterns mining, reveals not only the order of items, but also the time intervals between successive items.
    顯示於類別:[資訊工程學系暨研究所] 學位論文

    文件中的檔案:

    檔案 大小格式瀏覽次數
    0KbUnknown458檢視/開啟

    在機構典藏中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    TAIR相關文章

    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library & TKU Library IR teams. Copyright ©   - 回饋