摘要
從交易資料庫中探勘關聯規則是資料探勘領域中最重要的研究問題之一，本論文以交易資料爲探勘的資料來源，每一筆交易資料包含消費者曾經購買的產品項目，分別從兩方面探勘關聯規則：一是修改CDAR(cluster-decomposition association rule)演算法對交易資料分群的方式，加入以交易資料之字首項目(prefix item)爲依據的分群概念，設計一個以布林運算爲基礎的BPL (Boolean mining association rules for clustering the database with the prefix item and the length of transaction data)演算法探勘關聯規則。從實驗評估中顯示，BPL演算法的執行效率優於CDAR演算法；二是考量當有新增或刪除交易資料的情況，文中以BPL演算法的探勘步驟爲基礎，設計一個UBPL(updating association rules with the BPL algorithm)演算法更新關聯規則。從效能實驗中顯示，當有新增或刪除交易資料時，UBPL演算法將可以大幅提升更新關聯規則的執行效能。
被引用紀錄
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延伸閱讀
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