陳家仁;陳彥良;陳禹辰;
頁: 55-72
日期: 2003/01
卷期: 09(2)
關鍵字: 資料挖掘;關聯規則;交易資料庫;
Keywords: Data mining;Association rule;Transaction database;
摘要: 從交易資料庫中挖掘出的關聯規則可以幫助組織實行目標行銷，如進行市場區隔、選擇目標顧客、改進賣場陳設或組合搭售商品。以往有關的研究大多假設在單一商店的商品項目即可能達到數萬種以上，同時顧客可能會同時採購非常多樣化的商品。但在實際的世界中，許多商店如專賣...

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沈清正;陳仕昇;高鴻斌;張元哲;陳家仁;黃琮盛;陳彥良;
頁: 75-99
日期: 2002/02
卷期: 09(專)
關鍵字: 資料挖掘;知識;資料間隱含關係;
Keywords: Data mining;knowledge;Implicit Data Relation;
摘要: 資料挖掘，指由大量資料中擷取出有價值之知識，亦即將資料轉換成知識的行為。這些資料包括各型態的資料，如一般的交易資料與多媒體資料，而知識則是資料間隱含關係的具體表達與呈現。因為資料挖掘能協助企業從資料中取得知識並創造競爭優勢，故引起廣大的重視，也促進了...

引用     導入Endnote

陳彥良;許秉瑜;凌俊青;
頁: 215-229
日期: 2001/01
卷期: 07(2)
關鍵字: 資料挖掘;關聯規則;模糊集合;
Keywords: Data mining;Association rule;Fuzzy set;
摘要: 所謂挖掘關聯規則，是要從企業銷售交易資料庫中，找出項目之間的關聯性。過去研究所找出的關聯規則通常只能表達項目間有否相關，卻無法表達它們在不同購買數量時的相關性。如此所產生的問題是，我們將無法知道該以什麼的比例來搭配不同產品一齊販售。因此若關聯規則能加...

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陳鴻嘉;許秉瑜;陳彥良;Chen, Yen-liang) ;
頁: 33-54
日期: 1999/01
卷期: 05(2)
關鍵字: 全球資訊網;資料庫模式;查詢語言;網際網路 ;
Keywords: World wide web;Database model;Query language;Internet ;
摘要: 從CERN實驗室將第一個全球資訊網(WWW)推出以來，全球資訊網就在Internet上造成一股不可抵擋的潮流，短短的幾年內全球資訊網已經成為Internet上最廣泛的應用。但因為全球資訊網伺服站本身並不具有資料庫管理的功能，除了使得伺服站管理者在資料的管理與維護方面非常麻煩外...

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