檢索結果(共16筆)


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...

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陳暎仁;簡禎富;黃馨滿;
頁: 129-153
日期: 2016/04
卷期: 23(2)
關鍵字: 彩色濾光膜及微透鏡製程;缺陷樣型;資料挖礦;大數據分析;關聯規則;製造智慧;工業3.5;
Keywords: color filter and microlens process;defect pattern;data mining, big data analytics;association rules;manufacturing intelligence;industry 3.5;
摘要: 彩色濾光膜及微透鏡為製造CMOS影像感測器的關鍵製程,為了提昇產品良率,必須在製造過程中找出造成缺陷樣型的可能原因,以進行修復、減少重工。目前彩色濾光膜廠多半憑藉工程師的領域知識與經驗法則來做故障排除,然而這種方式很容易因為經驗不足而誤判,同時不夠快速且...

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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...

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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...

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鄭麗珍;賴美惠;
頁: 1-20
日期: 2011/10
卷期: 18(4)
關鍵字: 知識管理;知識地圖;文字探勘;關聯規則;
Keywords: Knowledge management;Knowledge map;Text mining;Association Rules;
摘要: 電子化政府是政府部門於便捷的網路環境上提供便民服務,讓民眾可以不用出門便可處理各項業務。而為了提供民眾申訴或表達意見的管道,在政府部門網站內提供「首長信箱」功能。為表示對於民眾意見的重視,因此必須快速且正確地將民眾意見分案至相關單位進行處理及回應。本...

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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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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...

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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...

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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...

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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...

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彭金堂;張盛鴻;簡禎富;楊景晴;
頁: 121-141
日期: 2005/10
卷期: 12(4)
關鍵字: 資料挖礦;關聯規則;配電事故定位;能源;決策分析;
Keywords: Data Mining;Association Rule;Fault Location;Energy;Decision Analysis;
摘要: 電力是現代社會不可或缺的能源,配電事故為影響電力系統安全性、可靠度以及供電品質的重要因素。當配電事故發生時,台電人員必須藉由檢視或利用發電試驗找出事故發生位置,並進一步將之隔離與維修。但經由這樣一連串的測試與試驗,不僅將對會線路造成一定程度的損害,亦...

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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...

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林艷;韋俊仲;鄭明松;許秉瑜;
頁: 155-178
日期: 2004/07
卷期: 11(3)
關鍵字: 資料挖礦;樹狀序列資料;關聯規則;企業系統效能型態;
Keywords: Data Mining;Tree-based structure;association rules;enterprise system;Performance Pattern;
摘要: 企業系統被視為企業運轉的基石,在企業中扮演著極重要的角色,因此系統的穩定性相當地重要。本文主要是結合資料挖礦技術中的序列關聯規則與有根樹資料結構,發展出適合Tree-Based系統效能資料特性的演算法-SPT(Sequence of Performance Trees)。針對樹狀序列資料結構,...

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
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...

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...

引用     導入Endnote