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模糊關聯規則之研究

隨著計算機技術的迅速發展，其在資料庫中存儲和管理資料的能力正變得越來越重要了。雖然計算機技術的發展有利於數據處理和簡化存儲介質上的要求，提取可用的隱含信息，以幫助決策，已成為一個新的和具有挑戰性的任務。 然而，資料探勘乃是資料的探索和分析，以便於發現有意義的模式。它可以有效地分析各種的應用，這將有助於在業務決策過程。 在資料探勘中，在交易資料庫裡最常見的為關聯規則。其目的在於尋找資料庫裡項目之間的關係，則反映出項目$(X)$出現時，另一個項目$(Y)$可能會出現。 例如，當一位顧客購買麵包時，而也有可能會買牛奶。因此，關聯規則便能協助決策者了解顧客在購買商品時可能的搭配，以便能促進規劃行銷策略。 在本論文，我們結合FP-growth與模糊集合之概念來進行模糊關聯規則探勘。 使用模糊集合是因為它可以自然語言的方式來描述模糊知識，而這也相當符合人們的主觀思考，也更助於增加使用者在制定決策時之彈性。 因此，模糊分割法可模糊的呈現方式是否為使用者所理解。 其次，由於Apriori演算法對於大量資料無法有效率處理的缺點以及時間複雜度會隨著資料愈大而急速的成長，因此在關聯規則的技術上選擇以FP-growth為主。 本論文的目的在於發展處理數量化的模糊資料探勘方法。 基於模糊分割法，由屬性資料中找出可理解與潛在性有用的模糊知識，並進一步結合FP-growth演算法來解決不同的決策問題。 第一個探勘方法是從交易資料中萃取出模糊關聯規則。在此方法中，是利用模糊分割法先轉換成語意的模糊知識，再藉由FP-growth演算法進行探勘。 而在第二個方法中，則是在FP-growth演算法運算的過程中，加入了表格結構來計算，因而能比第一個方法更有效率。 另外，對於需所的參數值及管理者所評估的項目重要性，皆以語意型態來表達，此方式對人類而言是較自然及易於了解。 因此，在第三個方法裡，我們便提出了模糊權重式關聯規則來進行探勘。 最後，本論文所提出的三種不同方式也與其他的方法相比較；其實驗結果也證實本論文所提的方法是具有良好之效率。 除此之外，我們所提的方法皆優於Apriori演算法，而第二個方法則比第一個方法有較佳的效率。

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基於交易資訊及市場訊息的全面性特徵於智慧型股市交易模型之研究

本論文主要目的是預測股票市場的自動化交易決策。股票市場是一種相當複雜的交易環境，對於全面性特徵的產生是非常困難。根據許多研究結果指出，投資者掌握相關股市資訊可對投資標的物獲取更多利潤。本研究嘗試發展一套基於全面性特徵的智慧型股市交易模型(Intelligent Stock Trading Model Based on Comprehensive features, ISTMCF)來預測未來的股票趨勢，特徵包括情感指標(Sentiment indices, SI)、技術指標(Technical indices, TI)、交易訊號(Trading signals, TS)。此ISTMCF模式的組成包含以股市資訊萃取、預測模式學習及股市交易決策。全面性特徵的萃取方法包含，情感分析(Sentiment analysis, SA)可即時分析較為敏感的事件訊息有助於推估未來趨勢形成情感指標(Sentiment indices, SI)，而技術分析(Technical analysis, TA)可以從歷史交易資訊中計算有效的交易規則形成技術指標(Technical indices, TI)，然而趨勢切割法(Trend-based segmentation method, TBSM)可從歷史股價中計算出更為貼切現實的交易決策形成交易訊號(Trading signals, TS)。相較於其他未產用情感指標為基礎的交易模型，本研究所提出的全面性特徵可大幅提升股市預測的精準度及獲利率。

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影響早期療育照護資訊系統使用成效之因素－以桃園縣為例

兒童永遠都是國家未來的希望，人類如果要進步就要先健康促進，有健康的身體才會有無限的可能性，本研究目的係探討桃園縣在早期療育政策環境中，全國首創以網際網路為基礎之方式開發早期療育照護資訊系統ECMS（Early Childhood healthcare Management information System），探討系統使用成效，並由目前系統使用單位（公共衛生人員、醫療人員及教保人員）進行評估及探討其影響因子。 本研究調查總計發出970份問卷，調查施測485個單位，回收307份有效問卷，問卷回收率32％，其中單位性質以幼稚園最多，計126份（41.0%），其次依序為托兒所80份（26.1%）、醫療單位65份（21.2%）、衛生單位36份（11.7%）。 結果顯示當單位使用者對ECMS系統使用成效影響因素（包括組織內行政流程簡化程度、發揮本身專業能力分工整合程度、對衛生法令規範認知、對獎勵制度執行認知）認同程度越高時，則ECMS系統使用成效就越良好。 藉由ECMS導入桃園縣早期療育組織後，發現因管理單位及使用單位對系統使用滿意度高，整體而言，可以說明該系統能夠有效及快速聯結衛生、醫療、社會及教育體系間之合作關係。該系統正式導入後6年期間有效提升0到6歲發展遲緩兒童發現率及通報率，並能及早接受療育，間接降低未來長期照護之社會成本。

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夥伴關係對高階主管支持和專案績效的影響

國內許多企業都有自己的資訊部門去負責相關內部所需的資訊系統，先前文獻也探討出專案前夥伴關係與系統需求不確定性對專案績效的影響，專案利益相關人之間夥伴關係越良好，可以降低相關需求變動，也可獲得更完整的資源讓專案順利完成，卻仍有許多專案卻未必因此成功。高階主管可以提供更多對於專案達成目標所需的資源，然而卻有其限制，本文提出高階主管支持和參與的概念去探討這些風險因子之間的關係，利用問卷收集資料並使用結構方程模型分析，研究結果發現，在內置資訊專案中，專案前夥伴關係對於系統需求不穩定性與系統需求不穩定性對專案績效的影響，不如先前文獻所述的顯著影響；此外，也發現高階主管支持和參與的高低程度，對於系統需求不確定性會有所影響。

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資訊科技部門委外關係管理能力建立之研究

資訊科技委外已成為企業之趨勢，然而調查顯示其失敗率高達25%至50%。過去文獻指出委外執行階段未能妥善管理與委外承包商之關係為委外失敗重要因素。雖然過去研究認為資訊科技委外關係管理能力對委外成敗影響重大，但目前尚未有研究針對此階段之委外執行部門提出因應此階段所需之具體能力，也未有研究實證兩者間之關係。此外，資訊科技委外關係管理能力既然如此重要，如何建立此能力亦是重要之議題。過去之研究皆多依結構洞理論以及動態能力理論角度探討委外能力之建立，但各有其不足之處。本研究主旨有二。一在探討資訊科技委外關係管理能力對委外績效之影響為何。其次，本研究採用跨團隊接觸理論探討影響資訊系統委外關係管理能力建立之因素，以彌補結構洞理論以及動態能力理論之不足。本研究之結果提供資訊科技委外能力之建立之理論基礎，同時也提供企業在進行資訊科技委外時實務之有價值之建議，以降低資訊科技委外失敗之機率。

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利用語意相關詞和基因演算法來逼近中文搜尋引擎排名

本研究在探討中文搜尋引擎在進行網頁排序時所使用到的因素，其權重的比重，以及查詢關鍵詞和相關詞應該如何配置在網頁的標題和描述。本研究從中文Yahoo與中文Google的搜尋結果擷取出網頁的標題、描述、網址，並且利用潛在語意分析從網頁標題和描述中找出和查詢關鍵詞具有關聯之詞彙，並為其計算權重，最後用標題、描述、網址和網頁品質分數四種排序因素的線性組合為網頁重新計分與排名，以比較新舊排名的差異。我們使用了20個查詢關鍵詞分別對中文Google和中文Yahoo搜尋結果進行實驗，結果顯示，Google看重的是查詢關鍵詞出現在網頁標題的位置，Yahoo則是不看重位置，只要求查詢關鍵詞要出現。在因素的權重值方面，兩個搜尋引擎在PageRank的權重值都比其他因素來的高。從實驗結果來看，本研究提出的方法對Google搜尋結果比較穩定，但是整體來看對Yahoo的效果比較好。