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數量型資料庫中模糊概念轉移探勘之研究 = A Study on Mini...
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國立高雄大學資訊工程學系碩士班
數量型資料庫中模糊概念轉移探勘之研究 = A Study on Mining Fuzzy Concept Drift from Quantitative Databases
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : 單行本
並列題名:
A Study on Mining Fuzzy Concept Drift from Quantitative Databases
作者:
李運康,
其他團體作者:
國立高雄大學
出版地:
高雄市
出版者:
國立高雄大學;
出版年:
2015[民104]
面頁冊數:
61葉圖,表格 : 30公分;
標題:
概念轉移
標題:
Concept-drift
電子資源:
https://hdl.handle.net/11296/27x4sk
附註:
107年11月1日公開
附註:
參考書目:葉54-61
摘要註:
近年來,概念轉移在資料探勘成為一門熱門的研究議題因具有廣泛的實務應用。概念轉移主要探討資料隨著時間或者地點的改變會有所差異。因此,概念轉移可應用於不同時間或地點的資料庫中找尋顧客的購買行為。在過去,許多先前的研究集中在傳統交易資料庫的概念轉移。但是,在於交易資料庫中購買商品的數量通常可以提供更多有用的概念轉移訊息。因此,在本論文中,我們採用模糊理論來處理概念轉移與數量型資料庫,並提出了二種方法。第一種方法,主要是找出隸屬函數的概念轉移。對於模糊理論而言不同的時間、地點購買商品的數量會有其適合的隸屬函數,但它也會根據不同的需求做為改變。第二種方法是使用固定的隸屬函數找出關聯式規則的概念轉移,並透過模糊值來比較兩條關聯式規則,以找出重要的概念轉移。其中有兩種概念轉移包含了新興模式、意想不到的變化,用以發現顧客的購物行為是否有改變。最後實驗根據不同的參數,以顯示所提出之方法的性能。實驗結果表明,所提出之模糊概念轉移有效地發現顧客的購物行為。 In recent years, concept drift has become a popular research topic in data mining because of its wide range of practical applications. Concept drift discusses the significant change of concepts along with time process or location movement. It can thus be used to derive the purchasing behavior of customers from a database at different times or locations. In the past, most of the research focuses on concept drift from traditional transaction databases. However, quantities of purchased items usually exist in databases and can provide more information in concept drift. Therefore in this thesis, we adopt fuzzy sets to handle concept drift with quantitative databases. Two approaches are proposed. The first approach is designed to find the concept drift of membership functions. Since linguistic interpretation of fuzzy terms may vary according to different times and locations, appropriate membership functions for representing the quantities of purchased items may also need to evolve. The second approach finds the fuzzy concept drift of association rules with fixed membership functions. Fuzzy association rules with fuzzy values are compared to find important concept drift. Two kinds of concept drifts including emerging patterns, unexpected changes are found to represent the behavior change of customers. Finally, experiments under different parameter settings are conducted to show the performance of the proposed approaches. The results show that the proposed fuzzy concept drift can effectively find customer-shopping behavior.
數量型資料庫中模糊概念轉移探勘之研究 = A Study on Mining Fuzzy Concept Drift from Quantitative Databases
李, 運康
數量型資料庫中模糊概念轉移探勘之研究
= A Study on Mining Fuzzy Concept Drift from Quantitative Databases / 李運康撰 - 高雄市 : 國立高雄大學, 2015[民104]. - 61葉 ; 圖,表格 ; 30公分.
107年11月1日公開參考書目:葉54-61.
概念轉移Concept-drift
數量型資料庫中模糊概念轉移探勘之研究 = A Study on Mining Fuzzy Concept Drift from Quantitative Databases
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參考書目:葉54-61
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指導教授:洪宗貝博士、吳明泰博士
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碩士論文--國立高雄大學資訊工程學系碩士班
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近年來,概念轉移在資料探勘成為一門熱門的研究議題因具有廣泛的實務應用。概念轉移主要探討資料隨著時間或者地點的改變會有所差異。因此,概念轉移可應用於不同時間或地點的資料庫中找尋顧客的購買行為。在過去,許多先前的研究集中在傳統交易資料庫的概念轉移。但是,在於交易資料庫中購買商品的數量通常可以提供更多有用的概念轉移訊息。因此,在本論文中,我們採用模糊理論來處理概念轉移與數量型資料庫,並提出了二種方法。第一種方法,主要是找出隸屬函數的概念轉移。對於模糊理論而言不同的時間、地點購買商品的數量會有其適合的隸屬函數,但它也會根據不同的需求做為改變。第二種方法是使用固定的隸屬函數找出關聯式規則的概念轉移,並透過模糊值來比較兩條關聯式規則,以找出重要的概念轉移。其中有兩種概念轉移包含了新興模式、意想不到的變化,用以發現顧客的購物行為是否有改變。最後實驗根據不同的參數,以顯示所提出之方法的性能。實驗結果表明,所提出之模糊概念轉移有效地發現顧客的購物行為。 In recent years, concept drift has become a popular research topic in data mining because of its wide range of practical applications. Concept drift discusses the significant change of concepts along with time process or location movement. It can thus be used to derive the purchasing behavior of customers from a database at different times or locations. In the past, most of the research focuses on concept drift from traditional transaction databases. However, quantities of purchased items usually exist in databases and can provide more information in concept drift. Therefore in this thesis, we adopt fuzzy sets to handle concept drift with quantitative databases. Two approaches are proposed. The first approach is designed to find the concept drift of membership functions. Since linguistic interpretation of fuzzy terms may vary according to different times and locations, appropriate membership functions for representing the quantities of purchased items may also need to evolve. The second approach finds the fuzzy concept drift of association rules with fixed membership functions. Fuzzy association rules with fuzzy values are compared to find important concept drift. Two kinds of concept drifts including emerging patterns, unexpected changes are found to represent the behavior change of customers. Finally, experiments under different parameter settings are conducted to show the performance of the proposed approaches. The results show that the proposed fuzzy concept drift can effectively find customer-shopping behavior.
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學位論文
TH 008M/0019 464103 4030.1 2015
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博碩士論文區(二樓)
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學位論文
TH 008M/0019 464103 4030.1 2015 c.2
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