多階層遺傳模糊探勘技術之研究
學年 98
學期 1
出版（發表）日期 2010-01-01
作品名稱 多階層遺傳模糊探勘技術之研究
作品名稱（其他語言） Multi-Level Genetic-Fuzzy Data-Mining Techniques
著者 陳俊豪
單位 淡江大學資訊工程學系
描述 計畫編號：NSC99-2218-E032-005
委託單位 行政院國家科學委員會
摘要 遺傳模糊探勘的議題主要是結合遺傳演算法與模糊理論從交易資料中同時探勘隸屬函數與模糊關聯規則的技術。故架構上分為兩個步驟，分別為隸屬函數探勘與模糊關聯規則探勘步驟。在第一步驟首先使用演化式計算找出適合於探勘問題的隸屬函數，之後再使用最後的最佳隸屬函數去探勘模糊關聯規則。可惜的是，截至目前為止，上述遺傳模糊資料探勘研究成果僅針對一般的數值型交易資料，對於具概念階層的數值型交易資料庫，仍未見有研究進行探討。 本計畫的主要目的在發展多階層遺傳模糊探勘方法，同時探勘商品最小支持度、隸屬函數與多階層模糊關聯規則。根據遺傳模糊探勘技術應注重的因素，包括：隸屬函數型態、規則有效性、最小支持度合適性與語意項目個數合適性，本計畫提出一個兩年的研究，針對下列的研究議題進行探討： (1) 在單一最小支持度模糊關聯規則探勘(SMSFM)問題下，針對不同的多階層模糊關聯規則模式，包括：逐層探勘模式(Level-by-level mode)與跨層探勘模式(Generalized mode)，設計發展單一最小支持度之多階層遺傳模糊探勘技術。 (2) 在多重最小支持度模糊關聯規則探勘(MMSFM)問題下，考量不同的最小支持度限制(Minimum Support Constraints)策略與多階層模糊關聯規則模式，設計發展多重最小支持度之多階層遺傳模糊探勘技術。
關鍵字 資料探勘; 遺傳演算法; 多階層模糊關聯規則; 隸屬函數; 遺傳模糊探勘; Data mining; Genetic algorithm; Multi-level fuzzy association rules; Membership functions; Genetic-fuzzy mining
語言 zh_TW
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