檢索結果(共38筆)


林金賢;周世玉;楊良基;謝宇宣;
頁: 395-418
日期: 2021/10
卷期: 28(4)
關鍵字: 旅遊動機;旅遊行程;決策樹;羅吉斯葉;類神經葉;
Keywords: Travel motive;travel itinerary;decision trees;logit leaf;neural network leaf;
摘要: 近年來我國旅遊市場不斷成長,而自助旅行人次也屢創新高,加上資通訊科技的進步對旅遊市場造成的衝擊,如何針對自由行旅客提出同時符合旅遊動機以及消費者個人特性的旅遊行程,已成為一個重要的議題。本研究嘗試結合決策樹、羅吉斯、及類神經網路等資料探勘技術提出令旅...

引用     導入Endnote
楊欣哲;黃小玲;
頁: 205-233
日期: 2020/04
卷期: 27(2)
關鍵字: 雲端運算;HFADS;混合式泛濫攻擊;特徵選擇;機器學習;
Keywords: cloud computing;HFADS;hybrid flooding attacks;features selection;machine learning;
摘要: 雲端運算的虛擬化技術是透過網際網路把計算資源量化後以使用量付費的方式提供給使用者。然而多租戶和共享資源雖是特點,但也隱含資安的風險。在攻擊事件中,造成較嚴重的後果又較難防禦之一就是泛濫攻擊(flooding attack)。為此,本文提出一種基於特徵篩選結合隨機森林...

引用     導入Endnote
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
翁慈宗;楊乃玉;
頁: 54-75
日期: 2018/01
卷期: 25(1)
關鍵字: 簡易貝氏分類器;狄氏分配;廣義狄氏分配;潛在狄氏配置;
Keywords: Naïve Bayesian classifiers;Dirichlet distribution;generalized Dirichlet distribution;latent Dirichlet allocation;
摘要: 在資料探勘的分類演算法中,簡易貝氏分類器具有運算效率高且分類正確率佳之優勢,已廣泛應用在許多實務上。由於簡易貝氏分類器係以計算條件機率之方式進行分類預測,所以大部分會加入先驗分配之機制提升分類正確率,且一般係採用狄氏分配或廣義狄氏分配當成先驗分配進行...

引用     導入Endnote
李彥賢;賴家玄;蔡佳玲;
頁: 341-367
日期: 2017/07
卷期: 24(3)
關鍵字: 頭頸癌;吸入性肺炎;國民健康保險資料庫;傾向分數配對;整體學習演算法;
Keywords: head and neck cancer;aspiration pneumonia;National Health Insurance Research Database;propensity score matching;ensemble learning;
摘要: 預防醫學是指以預防疾病的發生,來代替對疾病的治療,其主要目標在於健康的促進以及疾病的預防,藉由讓民眾增加對疾病的認知、改變態度,用預防的概念來管理健康。近年來隨著人口結構與疾病型態的轉變,使得預防醫學逐漸受到重視。根據台灣衛福部2014年統計,頭頸癌死亡...

引用     導入Endnote
張昭憲;莊秉諺;
頁: 97-130
日期: 2017/01
卷期: 24(1)
關鍵字: 詐騙偵測;網路詐騙;線上拍賣;資料探勘;電子商務;
Keywords: fraud detection;internet fraud;online auction;data mining;e-commerce;
摘要: 近年來,線上拍賣的蓬勃發展有目共睹。線上拍賣交易兼具便利性與隱蔽性,且不受時間與空間的限制,使得交易量逐年顯著提升。然而,面對如此蓬勃的交易平台,許多詐騙者開始混雜其中,謀取不法利益。詐騙的方式不但多樣化,且經常隨著時間、環境改變,令人防不勝防。為了...

引用     導入Endnote
胡雅涵;翁政雄;楊亞澄;
頁: 277-304
日期: 2016/07
卷期: 23(3)
關鍵字: 防火牆政策;防火牆日誌;資料探勘;關聯規則;改變探勘;
Keywords: firewall policy;firewall log;data mining;association rule;change mining;
摘要: 防火牆設備是企業最普遍的網路防護設施,隨著網路環境的改變,防火牆政策規則須不斷的更新,才能維持防火牆功能的正常運作。如何從防火牆日誌記錄中挖掘出有意義的規則,並且適時依據防火牆日誌記錄的變動篩選出不同樣式的規則,進而調整防火牆政策規則是一項有值得研究...

引用     導入Endnote
陳育仁;朱慧娟;陳裕民;
頁: 187-216
日期: 2016/04
卷期: 23(2)
關鍵字: 顧客關係管理;消費者觀點;網路口碑;資料探勘;
Keywords: customer relationship management (CRM);consumer perspective;electronic word-of-mouth (eWOM);data mining;
摘要: 消費者觀點係為企業產品創新、服務改善的重要依據;過去企業主要透過銷售人員與消費者之間的互動、專家訪談以及問卷調查等方式來暸解消費者觀感,然而隨著網路技術的蓬勃發展,越來越多消費者會在網路上發表企業評論,這也意味著企業有著另一種不同的管道可以更客觀地暸...

引用     導入Endnote
蕭瑞祥;姜青山;曹金豐;陳柏翰;
頁: 243-272
日期: 2015/07
卷期: 22(3)
關鍵字: 情感分析;意見單元;句法路徑;類神經網路;
Keywords: sentiment analysis;opinion unit;syntactic path;artificial neural network;
摘要: 隨著Web 2.0的概念被提出,加上近年來社群媒體興起,情感分析(sentimentanalysis)逐漸成為新興研究的趨勢,其相關研究與應用的價值也越來越重要。意見單元(或稱情感評價單元)是評價語句中的評價對象及其對應的意見詞的組合,由於意見單元決定了此評價的意見傾向,因...

引用     導入Endnote
鄭麗珍;李麗美;
頁: 161-183
日期: 2014/04
卷期: 21(2)
關鍵字: 關聯規則分類;突顯樣式;不平衡資料集;高速公路事故;權重支持度;
Keywords: Associative Classification;Emerging Patterns;Imbalance Dataset;Freeway Accident;Weight Support;
摘要: 在資料探勘的分類問題中,大多數演算法都是設計在資料類別分布平均的情況下去訓練分類模型。然而,在實務應用上,資料類別分布不平衡是常見的狀況,在這樣的資料集設計的分類方法是很重要的研究議題。此外,透過分類模型所找到的規則常瑣碎複雜,透過突顯樣式探勘可以整...

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...

引用     導入Endnote
李瑞庭;楊富丞;李偉誠;
頁: 161-184
日期: 2012/01
卷期: 19(1)
關鍵字: 多維區間樣式;一維區間樣式;頻繁樣式;封閉性樣式;資料探勘;
Keywords: multi-dimension interval pattern;1-dimension interval pattern;frequent pattern;closed pattern;data mining;
摘要: 目前,已有許多學者提出探勘頻繁一維區間樣式的方法。但是,在實務上有許多應用包括多維度區間的資料。因此,在本篇論文中,我們提出「MIAMI」演算法,它利用頻繁樣式樹,以深度優先法遞迴產生所有的封閉性多維度區間樣式。在探勘的過程中,我們設計三個有效的修剪策略,...

引用     導入Endnote
翁政雄;
頁: 119-138
日期: 2011/10
卷期: 18(4)
關鍵字: 資料探勘;關聯規則;關聯分析;
Keywords: data mining;association rule;corelation analysis;
摘要: 關聯規則探勘技術是一項重要的資料挖掘技術,這項技術可以從交易資料庫中挖掘消費者購買行為之間的關聯性。現今的行銷策略皆視顧客為公司重要的獲利來源。因此,公司應該積極尋找潛在的顧客,並發展合適的行銷策略以吸引他們。為達上述目的,許多公司已經開始積極收集相...

引用     導入Endnote
蔡佳玲;洪新原;袁繼銓;
頁: 139-164
日期: 2011/10
卷期: 18(4)
關鍵字: 慢性病連續處方箋;影響因子;資料探勘;決策樹;
Keywords: Refilled Chronic Disease Prescriptions;Influencing Factors;Data Mining;Decision Tree;
摘要: 中央健康保險局為方便病情穩定之慢性病患者就醫,因而推廣慢性病連續處方箋制度,以提供病患做週期性取藥,藉以降低平均門診次數,並且避免非必要之醫療支出。本研究以健保局資料庫為研究材枓,探討2007年全國醫院層級之門診慢性病案件,符合慢性病連續處方箋開立條件之...

引用     導入Endnote
吳瑞堯;周駿賢;
頁: 187-211
日期: 2011/01
卷期: 18(1)
關鍵字: 慢性疾病;全民健康保險研究資料庫;資料探勘;
Keywords: Chronic Disease;National Health Insurance Research Database;Data Mining;
摘要: 心臟疾病、腦血管疾病、糖尿病、肝臟病變、腎臟病變、高血壓性疾病等慢性疾病一直名列我國國民重大死因,衛生署公布的「2008年國人十大死因」疾病中,慢性疾病佔總死亡人數的六成以上,顯示慢性疾病已成為當前危害國人身體健康的致命殺手。國家衛生研究院的全民健康保險...

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
范有寧;黃聖祐;陳靜枝;
頁: 51-75
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 資料探勘;需求預測;商品分類;基因演算法;供應鏈管理;
Keywords: Data Mining;Demand Forecasting;Product Classification;Genetic Algorithm;Supply Chain Management;
摘要: 在商業應用中,商品分類幾乎是所有使用與管理商品相關資訊活動的核心。企業普遍會為商品分類,以期透過此種分析模式與歸納方法可以有效提高商品的銷售量並增加企業營收。需求預測在供應鏈管理中扮演重要角色,良好的預測模式將幫助企業有效的存貨管理。然而,以往管理者...

引用     導入Endnote
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...

引用     導入Endnote
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...

引用     導入Endnote
鄒明城;韓慧林;邱景星;
頁: 19-44
日期: 2010/07
卷期: 17(3)
關鍵字: 地理資訊檢索;文字探勘;網頁探勘;正規表示式;
Keywords: geographic information retrieval;text mining;web mining;regular expression;
摘要: 網際網路上散佈了各式主題與大量的網頁資料,其中隱含了非常多的知識,但是這些內容大多是半結構性,甚至是非結構性的資料,如何能夠有效率的管理這些資料,並且進行資訊與知識的擷取,一直是研究與開發的重點,因此也就有各式各樣的網路搜尋引擎、資料探勘以及網路行銷...

引用     導入Endnote
葉榮懋;施武榮;徐芳玲;
頁: 157-176
日期: 2010/01
卷期: 17(1)
關鍵字: 決策樹;資料探勘;分類;啟發式方法;主成分分析;
Keywords: Decision tree;Data mining;Classification;Heuristic method;Principal component analysis;
摘要: 資訊科技的日新月異,資料的儲存與處理規模均與過去有相當大的差距。如何從龐大的資料量中擷取出有用的資訊以提供給決策者參考,一直是資料探勘領域裡所關注的重點。決策樹由於其運算容易,又能產生清楚的規則,使其成為資料探勘中最常用的分類技術之一。但是當處理的資...

引用     導入Endnote
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...

引用     導入Endnote
羅宇傑;吳志宏;賴智錦;
頁: 129-150
日期: 2009/04
卷期: 16(2)
關鍵字: 資料探勘;序列型樣探勘;分散式處理;鬆散耦合處理;格網運算;
Keywords: Data Mining;Mining Sequential Patterns;Distributed Processing;Loosely Coupled Parallelism;Grid Computing;
摘要: 本論文提出格網運算環境於序列型樣探勘之設計與實作。本研究實作一Apriori-like演算法的序列型樣探勘於格網運算環境,並加以驗證、分析其探勘效能與結果。Apriori-like演算法相較於相關序列型樣探勘的演算法而言,探勘過程需歷經大量重覆性與遞迴式的資料處理與演算,缺...

引用     導入Endnote
葉怡成;杜進明;丁導民;王逸芸;劉謹豪;
頁: 51-78
日期: 2008/10
卷期: 15(4)
關鍵字: 資料探勘;類神經網路;關聯規則;關聯分析;
Keywords: Artificial neural network;association analysis;association rule;data mining;
摘要: 本研究所提出的關聯推理神經網路(Association Reasoning Neural Networks, ARNN)是修改自倒傳遞神經網路演算法,可以產生關聯規則,為傳統的關聯分析開啟完全不同的研究途徑。經由一個數值例題與一個實際例題的結果歸納出以下結論:(1)ARNN的推論輸出值與資料中的信賴度...

引用     導入Endnote
葉進儀;林彣珊;郭文熙;
頁: 123-149
日期: 2008/10
卷期: 15(4)
關鍵字: 資料探勘;關聯規則;約定值;跨支持度;
Keywords: data mining;association rules;bond;cross-support;
摘要: 現存於大型資料庫的關聯規則探勘方式,大都利用支持度修剪策略來降低搜尋關聯規則的時間,但此策略於低支持度門檻時,無法有效的找出潛在有價值的樣式,而且因為支持度太低,導致額外的資源(例如記憶體)需求也過大;在高支持度門檻時,則會遺失具有低支持度,但卻有高...

引用     導入Endnote
游坤明;王子健;王冠傑;
頁: 99-122
日期: 2008/10
卷期: 15(4)
關鍵字: 資料探勘;關聯式法則;漸進式探勘;
Keywords: Data Mining;Association Rules;Incremental;
摘要: 有鑑於傳統關聯法則之探勘方法,需要耗費大量時間來完成資料之探勘,過去雖有學者提出漸進式探勘架構,不過仍然無法避免舊有資料庫重複掃瞄。因此本論文提出一個運用項目資料結構與區塊深度優先之探勘策略,只需對交易資料庫進行一次掃瞄,建立探勘程序使用之資料結構,...

引用     導入Endnote
江憲坤;陳鴻文;楊境榮;
頁: 157-180
日期: 2008/07
卷期: 15(3)
關鍵字: 資料探勘;鏈結分析;弱鏈結;關聯法則;
Keywords: Data mining;link analysis;weak link;association rules;
摘要: 在關聯分析或序列樣式分析之資料探勘研究中,即使採用了多重門檻值的設定來過濾大資料集合,仍會找到過多無用且信度過低的關聯法則,或可能遺漏了頻率較低但實質上卻具有高度價值的資料項目。此外,除了少數特定問題外,以往鏈結分析之研究,都需要仰賴專家來目測已轉換...

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
黃仁鵬;藍國誠;
頁: 139-167
日期: 2007/04
卷期: 14(2)
關鍵字: 資料探勘;關聯法則;二階段過濾;
Keywords: data mining;association rules;two phase filtrations;
摘要: 資料探勘的技術變得日益重要,也廣泛的應用在商業上的預測以及決策的支援。關聯法則在資料探勘的領域中也扮演相當重要的地位,許多關聯法則演算法不斷被提出、改進,以增進效能或節省記憶體空間;本研究也朝著這個目標,試著改進關聯規則演算法為主要方向。 本研究主要是...

引用     導入Endnote
蕭漢威;楊錦生;魏志平;馬淑貞;
頁: 1-25
日期: 2007/04
卷期: 14(2)
關鍵字: 網路安全;阻斷服務攻擊;攻擊偵測;資料探勘;
Keywords: Network Security;Denial of Service DoS;Attack Detection;Data Mining;
摘要: 隨著網際網路與電子商務的蓬勃發展,網路安全的議題日趨重要,在眾多網路安全事件中,阻斷服務攻擊(Denial of Service)為近年來造成網路傷害的主要原因之一。阻斷服務攻擊主要是由攻擊者對特定目標傳送大量封包來進行攻擊,使得被攻擊者無法提供服務給正常的使用者,其影...

引用     導入Endnote
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...

引用     導入Endnote
胡宜中;
頁: 63-80
日期: 2006/07
卷期: 13(3)
關鍵字: 模糊集合;關聯規則;資料探勘;概念層級架構;決策支援;
Keywords: Fuzzy sets;Association rules;Data mining;Concept hierarchy;Decision support;
摘要: 關聯規則可輔助管理者進行行銷策略與商場架位之規畫,然而大部份的探勘方法均僅針對實體項目或商品進行分析。有別於僅在單一層級中找出關聯規則,以及考量由使用者感認與主觀判斷所產生的認知不確定性,本研究的目的在於使用模糊分割,以提出一個可自概念層級架構中找出...

引用     導入Endnote
蔡玉娟;張簡雅文;
頁: 113-130
日期: 2005/07
卷期: 12(3)
關鍵字: 資料探勘;關聯法則;矩陣;遞移性;
Keywords: Data Mining;Association Rules;Matrix;Transitivity;
摘要: 資料探勘技術應用於萃取大型資料庫中有用之資訊,以輔助決策之參考。關聯法則是資料探勘技術中最被廣為研究與使用的方法,其在發掘高頻項目集之瓶頸為需多次掃描資料庫並逐層產生大量需比對的候選項目集。本研究提出一個新的矩陣為基礎之關聯法則MBAR(Matrix-Based Asso...

引用     導入Endnote
謝楠楨;
頁: 25-51
日期: 2005/04
卷期: 12(2)
關鍵字: 資料探勘;叢集劃分;自我組織映射圖網路;模糊關聯規則;模糊重組關聯;真實值;
Keywords: Data mining;cluster partitioning;self-organizing map SOM;fuzzy association rule;fuzzy resemblance relation;truth value;
摘要: 本研究將提出一種適用於醫療資料庫探勘之四階段作業程序,以改善現有關聯規則(association rule)資料探勘研究中常見,如所發掘之關聯規則語意不清晰、關聯規則重複,以及因傳統關聯規則「支持度\信賴度」機制的限制,造成遺失有意義的規則等問題。為使發掘之關聯規則語...

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
蔡玉娟;張簡雅文;黃彥文;
頁: 181-204
日期: 2003/07
卷期: 10(1)
關鍵字: 資料探勘;關聯法則;快速反向關聯法則;
Keywords: Data Mining;Association Rule;Fast-Backward Association Rule;
摘要: 企業藉由所建立之專屬會員制度,透過資料探勘技術從龐大的會員交易資料庫發掘消費特徵,實現個人化之服務,有效區隔市場與訂定行銷策略。資料探勘技術之關聯法則的執行程序受限於必須由單一項目集,逐層擴展,經過長時間之重複組合與運算步驟,才能發掘合適之高頻項目集...

引用     導入Endnote
高淑珍;張海青;林清河;
頁: 129-145
日期: 2003/01
卷期: 09(2)
關鍵字: 決策支援;介購預算分配;資料探勘;
Keywords: Decision Support;Acquisition Budget Allocation;Data Mining;
摘要: 學校圖書館圖書介購之預算分配方式,長久以來係採師生點數總合以求得分配比重的模式做為介購預算的基礎,然而,部份預算須以借閱狀況做為分配的基準,使其反映在更適合的需求上,以進一步突顯介購預算的使用價值。本研究以此為研究動機,提出一個以資料探勘為機制的預算...

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