在交易資料中發掘有利益的項目集之研究

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Title:	在交易資料中發掘有利益的項目集之研究
Authors:	蔡秀滿
Contributors:	資訊工程系
Keywords:	資料探勘、頻繁項目集、有利益的項目集、關連法則
Date:	2011-12
Issue Date:	2012-05-10 14:07:54 (UTC+8)
Abstract:	關連法則探勘是資料探勘領域中一項重要的研究，然而傳統的關連法則探勘將所有項目(item)的效益(utility)皆視為相同，因此只能發掘交易物品間的相關性，無法找出較有利潤的項目集(itemsets)。例如，假設頻繁項目集(frequent itemset){報表紙,墨水匣}的支持度(support)很高，但是這組項目集的銷售利潤很低，則對公司整體業績的貢獻度不大。反之，假設頻繁項目集{電腦,螢幕}的支持度不高，但是它的銷售利潤極高，則從它所推導出來的關連法則可能更值得我們重視。由於傳統關連法則探勘沒有考慮物品的重要性或銷售利益，因此，所發掘出來的規則在決策支援方面的效益將會受到限制。本研究將同時考慮itemset的支持度(support)和利潤(profit)兩個要件，提出一個發掘交易資料庫中前k個有利益的項目集(top-k profitable itemsets)的方法。到目前為止，有關utility mining的研究和傳統關連法則探勘一樣，都需要給定一個support threshold作為條件。然而對使用者而言，決定一個適當的support threshold不是一件容易的事。我們的方法以k值取代support threshold，對使用者而言，k值的意義將比support threshold更容易理解，而且也使得探勘的結果更符合使用者的需求。
Appears in Collections:	[Department of Child Development and Education] Research Projects in School

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