王慶豐;李俊賢;
頁: 413-450
日期: 2019/10
卷期: 26(4)
關鍵字: 複數模糊類神經;複數模糊集;特徵選取;粒子群最佳化演算法;遞迴最小平方法;
Keywords: complex neuro-fuzzy;complex fuzzy set;feature selection;particle swarm optimization;recursive least squares estimator;
摘要: 面對現今的國際化環境，投資已成為許多企業與人們的獲利方式，股票為此領域相當普遍的交易模式，但股價波動所牽涉層面廣泛，固然難以估計與預測，人工智慧中的深度學習即為當今預測的最佳工具之一。本研究提出一種新形態之複數模糊類神經分類模型（Complex Neuro-Fuzzy ...

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邱哲夫;王惠嘉;
頁: 1-24
日期: 2019/01
卷期: 26(1)
關鍵字: 自動化分群;元啟發式演算法;人工蜂群演算法;模範策略;
Keywords: automatic clustering;meta-heuristic clustering;artificial bee colony algorithm;model strategy;
摘要: 分群是一種資料探勘技術，它是一種非監督式的學習方法，透過相似度計算，將資料分成不同的群。在分群演算法中，啟發式分群在近年來漸漸受到重視，它指的是運用啟發式演算法或啟發式的概念解決分群問題。相較於目前的一些其方分群方法（如：k-means），啟發式分群似有較好...

引用     導入Endnote

陳良駒;范俊平;謝佳容;
頁: 99-128
日期: 2016/01
卷期: 23(1)
關鍵字: 網路作戰;文字探勘;增長階層式自組織映射圖;
Keywords: cyber warfare;text mining;growing hierarchical self-organizing map;
摘要: 網際空間係由相互依存的資訊技術與網路基礎建設所構成的複雜環境，西方國家紛紛推出網際空間戰略，以加強對網際網路的控制與主導，制網路權也是我方近年不斷推動國防現代化與軍事事務革新的重要目標。面對中國「網軍」強大的威脅，本研究目的希望「以敵為師」了解對岸在...

引用     導入Endnote

蘇中信;劉俞志;劉蕙;
頁: 341-365
日期: 2013/07
卷期: 20(3)
關鍵字: 資料庫行銷;顧客價值;顧客分群;資料探勘;
Keywords: Database marketing;Customer value;Customer segmentation;Data mining;
摘要: 企業的成功關鍵之一在於瞭解顧客的需求並迅速回應。資料庫行銷旨在利用資料庫探究顧客消費行為與了解銷售狀況，據此制定行銷策略以回應顧客需求。雖然資料庫行銷已廣被探討，然而，少有文獻提出一個完整與簡單的資料庫行銷架構。本研究提出一個結合資料探勘技術，並以顧...

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陳林志;林育任;
頁: 97-129
日期: 2013/01
卷期: 20(1)
關鍵字: 網頁摘要文件分群;個人化搜尋引擎;階層式分群;分群標籤;元搜尋技術;
Keywords: Web-Snippet Clustering;Personal Search Engine;Hierarchical Clustering;Clustering Label;Metasearch Technique;
摘要: 本論文發展了一套具有分群能力之個人化系統，Personalization Web-Snippet Clustering System（PWSC），此系統是基於元搜尋技術。此系統的第一階段根據使用者所輸入之查詢，針對不同搜尋引擎匯集相關網頁摘要文件。第二階段，透過Mean Reciprocal Rank（MRR）計算模型重...

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廖文忠;許中川;
頁: 185-216
日期: 2012/01
卷期: 19(1)
關鍵字: 交易型資料;自組映射圖;概念階層;交易型資料距離函數;概念樹;
Keywords: transactional data;self-organizing map;concept hierarchy;distance function on transactions;concept tree;
摘要: 在許多應用領域，交易紀錄反映個人行為上的偏好或習慣，若將交易紀錄適當分群，即可將不同行為類型的個人分到不同群組。交易型資料通常有概念階層伴隨，概念階層反映所有可能交易項目之間的相關性，然而，概念階層卻被大多數的分群演算法忽略，因此，易將相似度高的交易...

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戴偉勝;許中川;
頁: 1-25
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 資料探勘;資料視覺化;自組映射圖;混合型資料;
Keywords: data mining;data visualization;Self-Organization Map SOM;mixed-type data;
摘要: 現今企業資料庫中，隨處可見大量包含數值型與類別型屬性的高維度混合型資料。這些資料中常隱含有用資訊，因此如何能有效地分析這些資料從而支援決策，儼然是企業經營管理上的一項重要課題。在探勘資料時，視覺化一直是資料分析初始階段中相當重要的一環。自組映射圖能夠...

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李瑞庭;林明志;王韻茹;陳國泰;
頁: 27-49
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 子空間探勘;子空間分群;頻繁子空間;資料探勘;貪婪演算法;
Keywords: subspace mining;subspace clustering;frequent subspace;data mining;greedy algorithm;
摘要: 隨著資料維度的增加，現有利用全部資料維度的分群方法，已經不適用於分析高維度的資料。因此，近年來子空間分群的方法愈來愈受重視。在本篇論文中，我們提出一個新的方法以探勘重要的子空間。我們所提出的方法包括三個步驟，首先，我們將所有的資料點投影到二維空間，並...

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陳良駒;張正宏;陳日鑫;
頁: 31-60
日期: 2010/10
卷期: 17(4)
關鍵字: 知識管理;關聯法則;共詞分析;集群分析;策略座標圖;
Keywords: knowledge management;association rule;co-word analysis;clustering analysis;strategic diagram;
摘要: 議題的「結構」與「趨勢」是主題領域研究中兩項重要的探討重點，議題結構彰顯領域知識的範疇分類與相關性，議題趨勢則呈現領域知識的變化演進與時代差異。隨著知識經濟時代的來臨，「知識管理」已經成為學術界及企業實務界逐漸重視的關鍵領域。 共詞分析目的在建構領域關...

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龔旭陽;林美賢;林靖祐;賴威光;
頁: 133-155
日期: 2010/01
卷期: 17(1)
關鍵字: 關聯法則;重要稀少性資料;最大半高頻項目集;分群;相對支持度;
Keywords: Association rule;Significant rare data;Semi-frequent ItemSets;Cluster;Decomposition;
摘要: 關聯法則(Association Rules)廣泛應用於資料探勘研究方法，於過往研究中，大都針對支持度(Support)較高之高頻項目集(Frequent ItemSets)進行探勘，然而卻無法迅速且有效探勘出支持度小但卻擁有重要關聯性之重要稀少性資料(Significant Rare Data)，亦即所謂之半高頻項目...

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楊燕珠;陳志豐;
頁: 165-184
日期: 2009/01
卷期: 16(專)
關鍵字: 高頻項目集;樣式匹配;特徵抽取;文件分群;
Keywords: Frequent Itemset;Pattern Matching;Feature Extraction;Document Clustering;
摘要: 網際網路普及，越來越多使用者在網路上搜尋相關資料進行閱讀，本研究目標是將大量文件資料進行主題集群分析，方便使用者能很快瞭解文件集有哪些主題，迅速選擇所需主題的文件進行閱讀。本研究以關聯規則之高頻項目集結合近似樣式匹配，探勘出「近似高頻樣式」作為文件特...

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蕭文峰;張德民;胡國信;
頁: 27-45
日期: 2008/04
卷期: 15(2)
關鍵字: 垃圾郵件過濾;資料偏斜;主題漂移;遞增式學習;
Keywords: Spam filtering;skewed class distribution;concept drifting;incremental learning;
摘要: 電子郵件是現代人最常用以接收資訊的媒介之一，然而許多人利用它的方便、快速、及成本低廉等特性散佈大量電子郵件，以達到廣告宣傳的效果。如此造成電子郵件用戶的信箱中充斥著大量未經用戶許可的垃圾郵件。因此解決垃圾郵件問題是一個重要且急迫的議題。本研究的目的即...

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黃明達;蕭瑞祥;江雅玲;
頁: 91-122
日期: 2007/01
卷期: 14(1)
關鍵字: 資訊教育資源;數位落差;
Keywords: Information Education Resources;Digital Divide;
摘要: 民國93年台灣微軟委託中華民國資訊管理學會研究調查全國高中職、國中小之資訊通訊設備與資訊教育實施現狀，主要是以個別學校的數據統計分析全國資訊設備與環境情形。有鑑於教育部推動縮短數位落差、資訊教育補助是以地方縣市政府為單位，因此本研究引用前份調查之次級資...

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邱登裕;潘雅真;
頁: 137-160
日期: 2006/10
卷期: 13(專)
關鍵字: 知識地圖;資訊檢索;資料探勘;
Keywords: Knowledge Map;Information Retrieval;Data Mining;
摘要: 知識地圖(Knowledge Map, K-Map)是用來呈現知識分布的其中一個方法。在建立知識地圖之前，必須分析文件的內容，擷取其重要內容並建立關聯程度。本研究首先利用中研院所提供之CKIP中文斷詞系統，將文件內容進行斷詞及詞性標註，透過資訊檢索(Information Retrieval)、資料...

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魏玲玉;曾守正;
頁: 153-176
日期: 2006/07
卷期: 13(3)
關鍵字: 資訊檢索;文件倉儲;多文件摘要;文件群聚;
Keywords: Information Retrieval;Document Warehouse;Multi-Document Summarization;Document Clustering;
摘要: 由於電子文件的數量成爆炸性成長，如何有效率地將文件歸納，以方便日後快速瀏覽與查詢，已經是知識管理領域中刻不容緩的課題。傳統上仰賴反轉索引檔(Inverted Index File)為基礎的全文檢索技術，往往搜尋出相當龐大且雜亂的文件資料，所以還需經過進一步的篩選，才能找到...

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廖文豪;
頁: 29-56
日期: 2005/01
卷期: 12(1)
關鍵字: 密度叢集法;共識趨勢分析;決策滿意度;決策一致性程度;
Keywords: density-based clustering techniques;consensus trend analysis;satisfaction degree;coincidence degree;
摘要: 本研究提出利用多梯次密度叢集技術建構線上共識趨勢分析系統，並藉以改善線上公民決策模式下所面臨之低共識程度問題，該系統可於每一決策梯次結束後，產生以前梯次之趨勢資訊，如各主流群體之分布圖、各偏好方案支持度排行、樞紐分析圖表及共識程度指標等，使決策者在充...

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侯建良;楊綠淵;
頁: 205-228
日期: 2004/10
卷期: 11(4)
關鍵字: 知識管理;顧客關係管理;分群;權限管理;關聯性分析;
Keywords: Knowledge Management;Customer Relationship Management;Clustering;Security Management;Correlation Analysis;
摘要: 由於網際網路技術發達，使用者透過資訊網路取得資訊、進行交易之頻率已顯著提升。為使企業之知識文件、銷售資訊能有效而正確地提供予潛在需求對象，以實現文件保密或一對一行銷之理念，本論文乃以文件關聯性為基礎發展企業知識分群法則，並配合使用者之閱讀趨勢（包括瀏...

引用     導入Endnote

張心馨;蔡獻富;
頁: 161-203
日期: 2004/10
卷期: 11(4)
關鍵字: 顧客關係管理;顧客區隔;資料採礦;自我組織;顧客獲利性;
Keywords: Customer Relationship Management CRM;Customer Segmentation;Data Mining;Self of Organization Map SOM;Profitability;
摘要: 資料庫與網路科技興起，加速資料採礦技術於顧客關係管理的應用，企業評估績效的指標由市場佔有率變成顧客佔有率。然企業資源有限，且開發新客戶的成本是舊顧客五倍以上，因而必須辨識出顧客價值與企業間的關係，以保留高價值的顧客。基於大型量販店市場快速興起，並累積...

引用     導入Endnote

施東河;
頁: 211-235
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自我組織映射圖;k-medoids群集;電子郵件病毒偵測;電子郵件病毒;
Keywords: self-organizing maps SOM;K-medoids;email virus detection;anti-virus;
摘要: 現今最重要的網際網路安全威脅議題之一，便是透過電子郵件為傳播媒介的惡意電子郵件病毒與網路蠕蟲，這些病毒與蠕蟲每年以數千隻的比率在成長，構成的一連串的安全威脅。現今的防毒軟體大都以找出病毒特徵碼的方式來防範新的電子郵件病毒，但在新的電子郵件病毒特徵碼尚...

引用     導入Endnote

簡禎富;李培瑞;彭誠湧;
頁: 63-84
日期: 2003/07
卷期: 10(1)
關鍵字: 資料挖礦;決策樹;自我組織映射成圖網路;半導體製程;決策分析;
Keywords: data mining;decision tree;SOM;semiconductor manufacturing;decision analysis;
摘要: 在半導體製造程序中，許多資料會以自動或半自動方式記錄下來。包括產品的基本資料、過站時問與機台紀錄、機台設定參數、測試資料等。由於資料維度與數量龐大且混雜的雜訊等問題，傳統統計分析方法有其限制；而工程師亦往往無法從收集的龐大資料中，迅速有效地察覺可能導...

引用     導入Endnote