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    Title: 一個能發掘更具意義循序樣式的探勘流程
    Authors: 徐煥智;顏志祐
    Contributors: 淡江大學資訊管理學系
    Keywords: 資料探勘;樣式成長;循序樣式;信賴度;Data mining;Pattern growth;Sequential pattern;Confidence
    Date: 2008-05
    Issue Date: 2014-02-11 15:49:54 (UTC+8)
    Abstract: 在循序樣式探勘的各種技術中,對於探勘的結果,顯少考慮樣式的可信程度,同時只能得到項目間基本的關聯關係,或是事件發生的前後次序,無法針對產生的序列樣式得到更進一步的資訊。在我們的研究中,針對循序樣式探勘,考量在下個階段會發生的交易,導入信賴度(confidence)過濾規則,並計算產生樣式的時間間隔,使探勘得到的結果更具意義。我們擴展PrefixSpan 演算法[15] , 發展出E-PrefixSpan 演算法(Expanded PrefixSpanalgorithm),利用產生頻繁項目序列的過程,也經過信賴度的篩選,記錄其序列中的時間間隔,接著建立映射資料庫,依此不斷遞迴至探勘結束,使探勘的結果不但具有時間訊息,更增加樣式的可信程度。透過實驗結果顯示,與PrefixSpan 相比,E-PrefixSpan 考量信賴度的作法,大量的刪減掉不必要的二階頻繁樣式,不但加快探勘的速度,還能得到樣式中最後一筆交易將在幾天內發生的時間訊息。
    Relation: ICIM 2008第十九屆國際資訊管理學術研討會論文集,10頁
    Appears in Collections:[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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