檢索結果(共7筆)


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...

引用     導入Endnote
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...

引用     導入Endnote
陳建興;許中川;
頁: 81-109
日期: 2010/01
卷期: 17(1)
關鍵字: 文字探勘;網頁探勘;同義音譯詞;跨語言資訊檢索;中文音譯詞;
Keywords: text mining;Web mining;synonymous transliteration;cross lingual information retrieval;Chinese transliteration;
摘要: 使用中文語系的地方如台灣、香港與中國,並沒有統一的翻譯標準,以致於同一個外來詞通常被翻譯成數個不同的中文詞。例如,澳洲首都Sydney依其發音被翻譯成「雪梨」、「雪黎」或「悉尼」等不同的中文音譯詞。如此的翻譯結果,會導致搜尋引擎檢索資料不完整。例如,使用「...

引用     導入Endnote
黃燕萍;許中川;
頁: 219-237
日期: 2007/10
卷期: 14(專)
關鍵字: 資料探勘;分群演算法;樣板探勘;時間序列分析;
Keywords: Data mining;Cluster analysis;Pattern discovery;Time series analysis;
摘要: 資料探勘是從大量資料中擷取隱藏、未知與潛在,但具有實用性的資訊分析方法。在資料探勘領域中,知識探勘的相關研究已有長足的進步。時間序列資料,包含大量未知與潛在的資訊。財務類型的資料庫中,通常存有大量的時間序列資料。過去時間序列相關研究以迴歸分析為主,傳...

引用     導入Endnote
許中川;
頁: 61-84
日期: 2004/04
卷期: 11(2)
關鍵字: 自組映射圖;資料探勘;概念階層;類神經網路;群集分析;
Keywords: self-organizing maps;data mining;concept hierarchy;neural networks;cluster analysis;
摘要: 自組映射圖是一種非監督式學習類神經網路,可以將高維度資料投射到低維度空間,並以視覺化方式呈現,反映高維度資料之間的相似度。自組映射圖應用廣泛,包括工程方面及商業方面,例如圖紋辨識、語音辨識、監督處理及流程控制、文件地圖及消費者資料分析等。然而,傳統自...

引用     導入Endnote
許中川;
頁: 21-38
日期: 2001/07
卷期: 08(1)
關鍵字: 線上資料分析處理;擴充式關聯資料模式;沙盤推演式分析;決策支援;
Keywords: On-line Analytical Processing;Extended Relational Data Model;What-If Analysis;Decision Support;
摘要: 資料庫系統已經是普遍使用的資料儲存工具。企業資料庫中儲存著大量資料,其中隱藏著許多有用的資訊,有效的分析及妥善的運用,可協助企業制訂具有競爭力的策略。管理資訊系統的操作性資料庫無法有效的支援決策分析。近幾年,資料倉儲技術將不同來源的操作性資料庫整合成...

引用     導入Endnote
許中川;陳景揆;
頁: 103-122
日期: 2001/01
卷期: 07(2)
關鍵字: 文件資料探勘;知識發覺;關鍵詞彙擷取;關聯法則;趨勢分析;
Keywords: text data mining;knowledge discovery;keyword extraction;association rules;trend analysis;
摘要: 新聞報導每天發生的重要事件,大量的新聞文件中,往往蘊含重要的資訊。文件資料探勘技術用來發覺隱藏在大量文件中的特徵。然而,目前的文件探勘研究集中在歐美語系文件,且代表文件的關鍵詞彙的擷取,都是人工處理。本研究以中文新聞文件為探勘對象,試圖發覺其中隱含的...

引用     導入Endnote