一個能發掘更具意義循序樣式的探勘流程

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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:	[Graduate Institute & Department of Information Management] Proceeding

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